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Enregistrement W4406704163 · doi:10.1016/j.jth.2025.101989

Public transport investments as generators of economic and social activity

2025· article· en· W4406704163 sur OpenAlexaff
Jacob Albin Korem Alhassan, Paulo Anciaes

Notice bibliographique

RevueJournal of Transport & Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessPublic transportEconomicsNatural resource economicsPublic economicsEngineeringTransport engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-quality public transport systems increase accessibility, which is linked to wider economic and social benefits that improve the health of the populations served. This paper reviews evidence on the existence and magnitude of these wider benefits. We searched for academic studies that evaluated the effects of specific public transport investments or disinvestments on levels of economic and social activity. Public transport improvements increase economic activity, both at an aggregate level (higher gross domestic product) and household level (higher income), although the effect can be geographically imbalanced. Better public transport boosts employment but tends to increase house prices, leading to gentrification, although suitable policies can prevent this effect. Public transport improves social connections, especially for older people in isolated rural areas. In urban areas, it can reduce connections due to barriers to pedestrians. Disinvestment in public transport, such as closure of bus services, has multiple economic and social costs, although the evidence is still scarce. Public transport has potentially wide but possibly unequal economic and social benefits. • Public transport investments boost GDP and employment • Economic effects are usually geographically imbalanced • Better public transport increase house prices, possibly leading to gentrification • Public transport improves social connections, especially for older people • Disinvestment has economic and social costs but evidence is still scarce

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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