Exploring mobility of care with measures of accessibility
Notice bibliographique
Résumé
Accessibility, the ease of interacting with potential opportunities, is an increasingly important tool among transport planners aiming to foster equitable and sustainable cities. However, in accessibility research there is a historical focus on employment destinations that is shaped by a masculinist transportation planning tradition. This paper aims to counter this gendered bias by connecting the Mobility of Care framework, a gender-aware transport planning conceptualisation to an empirical accessibility analysis of care destinations in the City of Hamilton, Canada. Care destinations are all the places one must visit to sustain household needs such shopping, errands, and caring for others. This paper considers access to care across different modes of transport at two travel time thresholds (trips shorter than 15-min and 30-min) using a curated care destination dataset. The accessibility methods used includes the cumulative opportunities measure and a competitive and singly-constrained accessibility measure (spatial availability) for different modes. Overall, results indicate that accessibility by car is exceptionally high across the city, while access by public transit, cycling and foot is relatively low with some exceptions in the inner city. Notably, there are distinctions between both methods: cumulative opportunities illustrates a more optimistic potential interaction landscape for non-car modes, while the spatial availability measure demonstrates a theoretically more realistic spatial distribution of care destination availability of potential interaction. Neighbourhoods with both low spatial availability to care and a high proportion of low-income households are also identified and discussed as areas in need of intervention. The manuscript and analysis is computationally reproducible and openly available. The presented analysis demonstrates methods planners can use to apply a gender-aware lens to accessibility analysis. Further, results can inform policies aiming to encourage sustainable mobility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».