Socio-economic and demographic differences in the impact of COVID-19 on personal travel in the Global South
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle