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Enregistrement W4407921266 · doi:10.1177/00420980251316773

Docklessness, aesthetic governance, and the urban ‘micromobility mess’

2025· article· en· W4407921266 sur OpenAlexafffund
Agnieszka Leszczynski, Jonathan Cinnamon, Suzi Asa, Lindi Jahiu

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCityscapeGentrificationEquity (law)Corporate governancePsychological interventionInternet privacyVisual cultureSociologyBusinessPolitical scienceLawEconomic growthVisual artsComputer scienceMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dockless micromobility sharing systems have wrought significant visual changes to urban streetscapes worldwide. These changes are often described in terms of the ‘mess’ of micromobility, characterised by dockless vehicles abandoned in roadways, sidewalks, and recreational paths, tossed into waterways, and graffitied, burned, and otherwise vandalised. In this paper, we argue that efforts to govern this dockless micromobility mess – which most frequently comes in the form of parking regulations – effectively impose and enforce normative visual order on the cityscape. Based on an analysis of primary image data and publicly available documents, we identify that efforts at governing docklessness also have the effect of governing the aesthetics of urban space in three ways: through (1) visual-material interventions (e.g. parking corrals and mats, app interfaces); (2) linked strategies of visual verification (digital image capture and assessment) and computer vision (the use of AI and machine learning); and (3) visual erasure (e.g. impounds and bikeshare graveyards). We discuss the implications of the aesthetic effects of micromobility governance for docklessness itself and the utilisation of dockless micromobilities and potential impacts on transportation equity and sustainability, and most significantly, for the right to the city.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,293 · 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.

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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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