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Enregistrement W4392927726 · doi:10.32920/25417426

Exploring the Accessibility Knowledge of Professional Planners

2024· preprint· en· W4392927726 sur OpenAlexaff
Dustin MacDonald

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Disabled peopleBuilt environmentProcess (computing)CentringPublic relationsWeb accessibilityBusinessEnvironmental planningPolitical sciencePsychologyEngineeringGeographyComputer scienceLife styleCivil engineeringApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accessibility in the built environment is a critical issue that needs to be addressed to ensure people of all ages and abilities can partake in daily life. A lack of accessibility understanding among urban planners is a part of the issue of poor accessibility in the built environment. This lack of understanding largely stems from disability not being well understood by city-building professionals, an overall poor planning and design process as it relates to accessibility, and a gap in understanding who city-building professionals serve through their work. Interviews with accessibility professionals highlighted that accessibility policy and land use policy are misaligned in terms of enforcing accessibility goals and that there is an opportunity for urban planning to take a larger role in advancing accessibility. Accessibility professionals emphasized that ignoring accessibility contributes to exclusionary environments that segregate Persons With Disabilities (PWD) from the built environment and, in turn, their communities. Recommendations include centring disabled perspectives in the planning processes, working alongside dedicated accessibility consultants, and, in particular, increasing accessibility education to establish baseline accessibility knowledge for urban planners.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeQualitatif
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
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Résumé présentoui

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