Toward a Better Understanding of the Construction Impacts of a Light Rail System in Montréal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale transport infrastructure projects generate long-lasting changes in the built environment and alter the lives of nearby residents. It is crucial to understand public perceptions of public-transit projects and associated construction impacts, as they influence the social acceptance and eventual success of such projects. To characterize the construction-phase experiences of a new light rail in Montréal, Canada—the Réseau express métropolitain (REM)—we analyzed data from 1,236 respondents from the Greater Montréal region who self-reported ongoing construction activities near their homes. This study employs an exploratory factor and k-means cluster analysis to group residents by their different experiences and perceptions of the REM and its associated construction impacts. The analysis returned five clusters with distinct construction experiences: construction-concerned travelers, REM-critical respondents, neutral travelers, REM enthusiasts , and rerouted travelers . Subsequently, the acceptability of the impacts during the construction phase on each cluster is assessed by comparing perceptions of the impact of neighborhood change on their quality of life and their intention to use the REM. Finally, we derive targeted policy recommendations to help promote increased social acceptability of light-rail transit (LRT) projects, including mitigating disruptions in construction zones, public information campaigns, and inclusive decision-making processes. Findings from this study can benefit policymakers and transport planners as they aim to reduce the disruptions associated with the construction of LRT systems and promote increased social acceptability.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».