Turning the wheel on active transportation: Shifts in policymaking and planning for cycling and pedestrian infrastructure during the COVID-19 pandemic in large urban areas
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic presented an opportunity to re-think how urban transportation policy and planning can address public needs through street reallocations for active transportation. Borrowing from Critical Junctures and Punctuated Equilibrium Theory, we propose a framework for understanding abrupt changes in transportation policy and to explain what may have triggered and shaped the actions related to pandemic-related street reallocations favouring active transportation. We interviewed 22 municipal employees in Canada’s three largest urban regions: the Greater Toronto and Hamilton Area, the Metro Montréal region and the Metro Vancouver area. Regarding the pandemic as a crisis, participants highlighted its power to disrupt the status quo and accelerate the rollout of active transportation infrastructure. With this window of opportunity opened, we identified several important factors that may have shaped the responses taken, including a supportive political climate, a politically charged need to compete with other regions and/or a delegation of authority to transportation professionals to approve new infrastructure. We also found the use of temporary materials and pre-existing transportation plans as key to a municipality’s ability to respond rapidly. These findings offer novel contributions to our understanding of how in the face of a crisis, major shifts in active transportation policymaking processes were achieved and how they may be sustained in the longer term.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».