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Enregistrement W4389794648 · doi:10.55908/sdgs.v11i12.1542

Social Justice in Urban Public Transportation: A User-Centric Analysis of Fares in Portoviejo, Ecuador

2023· article· en· W4389794648 sur OpenAlexaff
Ignacio Loor, Lucía Rivadeneira

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and Sustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensTransport Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic transportSocioeconomic statusEconomic JusticePaymentBusinessPerceptionLogistic regressionPublic economicsDemographic economicsTransport engineeringComputer scienceSociologyPsychologyEconomicsEngineeringFinanceDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2023
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