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Enregistrement W4388638756 · doi:10.1080/23792949.2023.2261530

Planning for accessibility: the divide between research and policy in the promotion of equitable mobility

2023· article· en· W4388638756 sur OpenAlexaff
Ignacio Tiznado-Aitken, Giovanni Vecchio, Rodrigo Mora, Lucaz Gonzalez, Catalina Marshall

Notice bibliographique

RevueArea Development and Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCentro de Desarrollo Urbano Sustentable
Mots-clésEquity (law)Metropolitan areaScope (computer science)InequalityMultidisciplinary approachPublic economicsRegional sciencePublic relationsMobilitiesPolitical scienceBusinessEconomic growthSociologyGeographyEconomicsComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobility-related social inequalities are receiving increasing attention from planning research and practice. Nevertheless, research seems to have a limited impact on urban policies addressing mobility. Using Santiago de Chile as a case study, the paper discusses the existing gaps between research on mobility-related equity concerns and existing policies and plans addressing urban mobility operating at national, metropolitan and municipal scales. An equity-based comparison is performed for different spatial planning instruments, exploring guiding concepts and deriving proposals through content analysis. The findings show that there is a comprehensive and multidisciplinary body of literature in Santiago on mobility and equity, approaching several dimensions of mobility, accessibility and social exclusion in relation to different population groups. However, the series of discourses, norms and actions (policies and programmes) operating at different planning scales lack coherence and address only some of the dimensions identified in the literature. Current plans and policies in Santiago have a limited scope and are difficult to modify, questioning their effectiveness for understanding and tackling mobility-related equity concerns.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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