Socio-economic and demographic differences in the impact of COVID-19 on personal travel in the Global South
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the results of a scoping review concerning the state of knowledge with respect to the impacts of COVID-19 on daily personal travel in the Global South. Based on the available literature in the Global South, the paper aims to: (1) provide an overview of the current state of knowledge regarding the personal daily travel of different socio-economic and demographic groups during COVID-19; (2) synthesise the literature to explore the needs of the different socio-economic and demographic groups; and (3) identify groups who received less attention in transportation research in the Global South so far. The paper reviewed 47 studies and found that while investigating personal travel during COVID-19, the most explored socio-economic and demographic attributes were sex, age, income, occupation and educational qualifications. Some regional differences were evident in terms of mode choice during COVID-19. Through the review, it is also noticeable that none of the studies explored LGBTQ+ communities’ and individuals with disabilities’ transportation needs and challenges and how COVID-19 has impacted their personal travel. Other overlooked socio-economic and demographic groups in the Global South whose personal travel during COVID-19 and the post-pandemic period needs investigation are migrant and seasonal workers, children and youths, ethnic minorities, racial minorities, religious minorities, linguistically diverse individuals, indigenous individuals, and individuals residing in rural areas.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».