Bridging the gap: A social equity analysis of intra-city transit access to inter-city rail in Canada
Notice bibliographique
Résumé
To support the decarbonization of inter-city transport and reduce the risk of marginalized populations being excluded from long-distance travel, intra-city transit systems should provide equitable access to inter-city rail network nodes. This study evaluates transit-based accessibility to inter-city rail stations in seven Canadian cities along the Québec City–Windsor corridor through an equity lens. Specifically, we evaluate accessibility inequalities using Gini coefficients and three accessibility ratios based on income, race, and age. While Gini coefficients reveal no clear link between city size and inequality, the three socioeconomic status-based accessibility ratios indicate that marginalized population groups face significant inequalities in the two largest cities: Toronto and Montréal. In these two cities, low-income individuals, visible minorities, and older citizens experience inequitable accessibility, with longer transit travel times to inter-city rail stations. These findings highlight the uneven distribution of transit access to inter-city rail services in larger cities, potentially deepening social exclusion for vulnerable population groups and hindering the transition to sustainable inter-city travel. By examining intra-city transit access to inter-city rail through a social equity lens, this study offers valuable insights into the social equity of intermodal connectivity in Canada and provides a framework for similar assessments in other geographic contexts.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».