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Enregistrement W4388832079 · doi:10.1080/21650020.2023.2277804

Bicycling for mutual aid: centering racialized and 2SLGBTQ+ cyclists in Toronto

2023· article· en· W4388832079 sur OpenAlexafffundabout
Jessica Nachman, Lyndsay Hayhurst, Rachel Wang

Notice bibliographique

RevueUrban Planning and Transport Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensMarch of Dimes CanadaYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilMitacsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMutual aidTimelinePublic relationsSolidaritySociologyThrivingContext (archaeology)Political sciencePoliticsGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTWithin the context of a (post-)COVID-19 pandemic world, there is an urgent need to critically explore how bicycle-related activities may contribute to an environmentally sustainable and equitable world for vulnerable populations. In recent years, mutual aid projects have surged globally, with scholars pointing to the COVID-19 pandemic as a key driver of communities being forced to respond to the unfolding social and environmental crises, alongside state abandonment. In this paper, we discuss how cycling has been taken up by communities disproportionately harmed by colonial systems. Using a decolonial feminist participatory action research approach, the authors collaborated with The Bike Brigade, a non-profit bicycle delivery organization that partners with mutual aid organizations. Using arts-based methods and semi-structured interviews, we draw on the perspectives of 2SLGBTQ+ and racialized cyclists who volunteer with The Bike Brigade. A key theme of the research was the unique way in which research colleagues used bicycles to participate in community care by embodying mutual aid values: community thriving, resource reallocation and solidarity. Thus, this paper puts forth mutual aid as a potential framework for understanding radical mobility practices to foster community care.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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