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Enregistrement W4392876559 · doi:10.32920/25417411

Self-identified Women's Gendered Mobility Experiences and Cycling Frequency, and the Modifying Role of Newly Introduced Cycling Facilities

2024· preprint· en· W4392876559 sur OpenAlexafffundabout
Sarah Giacomantonio

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of GuelphToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCyclingWork (physics)Logistic regressionSociologyGeographySocioeconomicsDemographic economicsEngineeringEconomicsComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cycling facilities are a widely used, sustainable transportation policy tool, but their impacts on mitigating gendered barriers to cycling is less studied. This paper presents the findings from an online household survey conducted in the Greater Toronto Area (GTA), Canada, specifically focusing on 10 neighbourhoods- five with a newly constructed cycling facility and five without. Results from ordinal logistic regression models indicated a higher likelihood of commute-related cycling among women who are between the ages 30-44 years, who work part-time, and who have children, on streets with a new cycling facility. Using a feminist geography lens, I argue that the presence of cycling facilities potentially allowed some women to minimize the patriarchal barriers they experience when cycling, including psychological and social expectations around feminine performance, embodiment and material understanding of their “cycling body”. This work calls for future gendered mobility work to further explore the contextual consideration of women’s and gender fluid individuals’ intersectional experiences influencing their cycling frequency, as dictated by their societally influenced gendered mobility experiences and socio-demographic factors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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