Social Justice in Urban Public Transportation: A User-Centric Analysis of Fares in Portoviejo, Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine the perceptions of socially just fares among urban public bus users in Portoviejo and to assess the potential impacts of fare increases on the most vulnerable populations and the subsequent changes in their mobility behavior. Method: To unpack the multiple facets that shape the notion of justice, we conducted a two-stage clustered observational study using a survey administered to a sample of urban bus users. The data collected were scrutinized using three analytical methods: exploratory description, hypothesis testing, and binary logistic regression. Results: Our findings revealed that most bus users are women, under 35 years of age, and earn at most the minimum wage. These younger, lower-income users who utilize the bus less frequently, tend to view lower fares as just compared to their counterparts in different user profiles. When fares exceed what they perceive as just, these users tend to mitigate their bus usage, opting to walk more or invest in a bicycle or motorcycle for their daily transport needs. Conclusion: The intersection of public transport fares and social justice is not an extensively researched area, and one key theoretical challenge is balancing the principle of universal provision with users' varying payment abilities under the framework of social justice. Future research on this intersection should explore factors beyond fares, such as safety, accessibility, territorial coverage, and travel time, and consider alternative fare models to address socioeconomic disparities and improve overall well-being.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».