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Enregistrement W4319442399 · doi:10.3389/frsc.2022.775340

Exploring barriers and perceptions to walking and cycling in Nairobi metropolitan area

2023· article· en· W4319442399 sur OpenAlexfundno aff
Paschalin Basil, Gladys Nyachieo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Cities · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFrontiers Foundation
Mots-clésCyclingMetropolitan areaPopulationBusinessTRIPS architectureGeographyTransport engineeringEnvironmental healthMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Walking and cycling as a form of active travel offer an opportunity for individuals to engage in physical exercises while performing a functional journey. Notwithstanding, the large proportion of the population relying on non-motorized transport (NMT), namely walking and cycling, has not been prioritized. At a time when lifestyle health challenges such as obesity and other non-communicable diseases are on the rise, walking and cycling would provide a window of opportunity and potentially provide exercise and thus improve the general health and wellbeing of the population. More than 75% of total daily trips made by Africa's low-income population are made by walking, compared with 45% by the more affluent people. Walking and cycling, considered low-carbon emission modes of transport, not only enhance urban quality but also boost social cohesion. Despite these potential gains, poor NMT infrastructure systems, low integration with the other modes of transport, and non-committal by law enforcement to protect pedestrians and cyclists still define the NMT ecosystem. Methods This study used descriptive methods to explore the barriers to and citizen perceptions of walking and cycling in Kenya's capital, the Nairobi Metropolitan area. Results and discussion Poor or absence of proper NMT infrastructure systems, safety concerns due to poor planning, lack of targeted policies as well as low or no capacity to ride a bicycle are among the predominant factors that undermine the use of NMT in Nairobi. However, a majority of citizens find no positive link between walking and/or cycling and poverty, a significant deviation from some prior studies and report. Recommendations Other than scaling up walking and cycling facilities, this study strongly recommends the use of participatory city frameworks to support NMT research, transport policy, and the needs of those already using walking and cycling as active modes of transport.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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