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Enregistrement W612248909

Toward Equitable Transit: Examining Transit Accessibilityand Social Need in Toronto, Canada, 1996-2006

2013· article· en· W612248909 sur OpenAlexaboutno aff
Nicole Foth, Kevin Manaugh, Ahmed El-Geneidy

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 92nd Annual MeetingTransportation Research Board · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic transportCensusEquity (law)DisadvantagedTransit (satellite)Social equalityDisadvantageBusinessPopulationGeographyTransport engineeringEconomic growthEconomicsPolitical scienceSociologyEngineeringDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The location of transit infrastructure distributes publicly-funded benefits to residents throughout a region. However, these benefits are not always distributed equally among different population groups. This research seeks to determine whether the benefits of Toronto’s public transit system are equitably distributed, and how these benefits change from 1996 to 2006 after the implementation of several transit projects in the region. The authors develop a methodology using a social indicator based on census tract level socio-economic characteristics to measure the relationship between social disadvantage and accessibility to jobs and transit travel time in the Toronto region over time. Transit equity is examined at three levels: spatially, temporally, and by job type. The authors find the range in accessibility and transit travel time narrows over the 10 year period. In addition, the most socially disadvantaged census tracts have statistically significantly better accessibility and lower transit travel times relative to the rest of the region in both 1996 and in 2006. Our findings show that Toronto has a generally equitable transit system that benefits those in social need, who are likely to gain the most from transit. The methodology proposed presents a useful way to bring issues of social equity directly into the land use and transportation planning process.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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