Perceived accessibility: A literature review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The integration of accessibility measures into transport planning has become prominent in many regions. However, accessibility evaluation is hampered by not having a comprehensive view on how accessibility is perceived by various population groups and how it impacts their choices given certain transport and land use configurations. Recently, studies have emerged attempting to measure perceived accessibility and understand its determinants and how it relates to various aspects such as travel behaviour and social inclusion using a variety of definitions and methods. In this paper, we review the empirical research on perceived accessibility, aiming to provide structure to future research on this topic. Based on 45 studies discussing perceived accessibility, we find that the concept is often ambiguously defined, and that measures lack robust validation regarding capturing the core aspects of accessibility and perception at the individual level. Moreover, results regarding the links between socioeconomic characteristics and perceived accessibility lack consistency and validity. The relationship between perceived accessibility and travel-related outcomes remains underexplored and requires further investigation, including indirect and bidirectional effects. Based on this literature review and earlier conceptualizations, we construct an empirical research framework that paves the way for future research by proposing relationships between perceived accessibility, calculated accessibility, travel behaviour, residential choice, as well as individual sociodemographic characteristics and attitudes. Understanding how various population groups perceive accessibility is essential for developing more accurate land use and transport measures that impact their behaviour and well-being.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle