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Enregistrement W4317521128 · doi:10.4000/vertigo.37073

Transformation des villes et mobilité durable : Regard sur les déterminants psychosociaux de l’attachement à l’auto solo

2022· article· fr· W4317521128 sur OpenAlexaffvenueabout
Anne-Sophie Gousse-Lessard, Jérôme Laviolette

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesTransformation (genetics)PsychologySociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le contexte de la crise socioécologique actuelle, les enjeux de mobilité représentent une question vive. Le système de mobilité québécois centré sur l’automobile entraîne des conséquences négatives bien documentées sur l'environnement, la santé, la qualité de vie, les finances personnelles et l’économie de la province. Au niveau climatique, le sous-secteur du transport routier de personnes (automobiles et camions légers) est responsable à lui seul de 22 % des émissions de gaz à effets de serre (GES) du Québec. Malgré tout, le taux de motorisation est en constante évolution - le nombre de véhicules par adulte au Québec ayant augmenté de 30 % depuis 1990 - tout comme la part des déplacements effectués en voiture. Comment expliquer et renverser ces tendances ? Au Québec, la mobilité a principalement été étudiée depuis les disciplines de l’ingénierie des transports et de l’urbanisme. L’influence des facteurs structuraux (environnement bâti, accessibilité aux réseaux de transports) et sociodémographiques est donc bien comprise. Il semble toutefois que ces approches ne soient pas suffisantes pour comprendre notre dépendance à l'auto solo et mener aux transformations ambitieuses et radicales que l'état d'urgence climatique nous commande. Inspirés d’un nombre croissant de recherches portant sur les aspects psychosociaux des comportements de mobilité, une étude à devis mixte combinant des ateliers de discussion citoyens et un questionnaire fut mise sur pied afin de mieux comprendre les facteurs expliquant la possession et l’usage individuel de la voiture. Une démarche de segmentation exploratoire a permis de voir émerger trois types d’usagers de la route aux profils psychographiques bien distincts. Les différents segments sont présentés, ainsi qu’une réflexion sur le potentiel de transformation y étant associé. Une telle démarche de segmentation psychographique nous semble un outil pertinent qui, combiné à des considérations d’ordre structurel, pourrait informer et guider l’action publique vers des villes plus résilientes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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