‘I just want safety’: understanding the needs of diverse residents to facilitate equitable active transportation planning in Durham Region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Active transportation users in high-income countries are more likely to be male, white, and of higher socioeconomic status. The purpose of this work was to learn about the needs, access, barriers, and priorities of equity-deserving groups to support engagement in active transportation. We conducted interviews with adults belonging to one or more of the following equity-deserving groups: Female (sex) or Women (gender), Racialized (non-Black), Black People, People with Disabilities, Born Outside of Canada, Older Adults, or Queer People. Four novel themes were identified in the data. Several privilege patterns related to cultural background, ability, affordability, and sex were identified. Communications were a clear opportunity for improvement to ensure accessible and inclusive active transportation. Several opportunities for education and training related to municipalities and law enforcement were highlighted. Finally, the pervasive car culture and law enforcement concerns were raised, particularly in the context of safety. It is clear from this work that adults from equity-deserving groups are faced with additional constraints to engaging in active transportation. A more collaborative approach with equity-deserving groups may be needed to ensure inclusive and accessible active transportation planning. Practical implications related to committees, media campaigns, and bikeshare programs are discussed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».