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Enregistrement W4410859796 · doi:10.1080/07352166.2025.2507951

Transportation barriers and equity: Values and experiences of elected officials

2025· article· en· W4410859796 sur OpenAlexafffundabout
Orly Linovski, Jennifer Dean, Samantha Leger, Isabel Cascante

Notice bibliographique

RevueJournal of Urban Affairs · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEquity (law)BusinessPublic administrationPublic economicsPolitical scienceFinanceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the importance of elected officials in shaping transportation policies, there has been little direct research on their values and experiences. Understanding the values of elected officials is particularly important in the context of transportation equity, which is fundamentally concerned with the distribution of benefits across communities and geographies. This research draws on a survey and in-depth interviews with local elected officials in Canada to understand their experiences and how they view transportation equity issues. We find that elected officials have little direct experience with transportation barriers, with few experiencing issues such as unaffordability, disability, or harassment, and evidence that this influences their values related to equity. While there was widespread agreement with values such as procedural equity, there was limited support for prioritizing marginalized communities in transportation investments, and this support varied by experience and identities. These findings point to a significant disconnect between academic/professional discourses on transportation equity and the values of elected officials. This underscores the need for addressing political contexts in understanding transportation decision-making and offering deeper understandings of the motivations and values of elected officials.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,258

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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