Notice bibliographique
Résumé
Introduction Widespread ‘stay at home’ orders, closures of indoor exercise spaces, and risks of exposure to COVID-19 in public transit have prompted a significant uptake in cycling. With more cyclists on the road, the pandemic has renewed focus on the lack of safe cycling infrastructure within our cities (Hertel and Keil, 2020). Cycling infrastructure is unequally distributed, a fact now further evidenced by the pandemic, with road and lane closures for cycling occurring primarily in wealthy neighborhoods. Despite the reliance of low-income residents in ‘low-growth’ neighborhood on transit, cycling, and walking, the majority of investment remains in ‘high-growth’ higherincome neighborhoods with ample access to transportation options (Hoffmann, 2016; Grisé and El-Geneidy, 2018) (see Chapters Thirteen, Fourteen, and Fifteen for further examples of attempts to adapt urban space to active transportation during the pandemic). Inequitable distribution of transportation infrastructure is inextricably linked to issues of race, class, gender, and capital (Stehlin, 2019; Yasin, 2020), and comes at a dire cost. Individuals who have lower-income jobs are less likely to ‘work from home’ or drive a vehicle during the pandemic. Therefore, low-income individuals are at a greater risk of infection because they have to leave their residence and take riskier modes of transportation, such as public transport. Moreover, cycling in areas with limited infrastructure increases the chance of accidents (Mayers and Glover, 2021; Tucker and Manaugh, 2018; De Vos, 2020). Despite the high level of cycling participation by lowerincome individuals, they are largely excluded from conversations about cycling safety. Hoffmann (2016) showed that a lack of representation by lower-income individuals within powerful cycling advocacy groups is a key cause of inequitable distribution. To equitably distribute cycling infrastructure, researchers and practitioners must understand this process and its outcomes to effect change. To do so, this chapter investigates the inequities in the cycling infrastructure decision-making process in the City of Vancouver, critiquing where resources are allocated and why. The chapter relies on qualitative semi-structured interviews. Participants were selected based on their role and involvement in the cycling infrastructure decision-making process and recruited via email. Snowball sampling as outlined by Noy (2008), whereby each participant suggested other potential interviewees, was also used to recruit participants. All interviews took place online over Zoom or by phone.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 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 ».