Community-Designed Participation: Lessons for Equitable Engagement in Transportation Planning
Notice bibliographique
Résumé
Despite years of legally mandated public engagement for transportation planning, there is often little evidence that this results in more equitable processes or outcomes. Recently, there has been interest in improving engagement by having community-based or advocacy groups design, lead, and implement public engagement activities. This research examines two separate engagement processes—one led by a public agency, and one designed and carried out by community advocates—to understand the opportunities and barriers for community-led engagement in transportation planning. We assess how these processes differed in: (1) representation of equity-deserving groups in respondents, (2) conceptualization of equity and community needs, and (3) transportation priorities identified in the surveys. While neither process fully reflected city demographics, the community-led process was more representative of equity-deserving groups. We found key differences in priorities between the community- and agency-led surveys, and by respondent identity. Areas that were identified as a high priority in the agency-led survey, such as traffic congestion, were lowly ranked in the community-led survey, as respondents prioritized safety and lower fares. Critically, community- and agency-led processes used substantially different framings of transportation equity, along with different understandings of community needs and experiences, which could have a significant impact on the development of future transportation plans. Community-led strategies require significant resources and capacity to undertake, but meaningful participation in the design and implementation of engagement processes has the potential to better engage a diversity of perspectives and reflect community priorities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,103 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».