Who benefits from new transportation infrastructure? Using accessibility measures to evaluate social equity in public transport provision
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Who benefits from new transportation infrastructure? Using accessibility measures to evaluate social equity in transit provisionTransit provision has the potential to address several important societal goals: reducing GHG emissions, cutting traffic congestion, spurring economic development, creating jobs, as well as giving access to destinations regardless of car ownership.Understanding who benefits from new transit projects is a key factor in analyzing the sustainability of a system.This article explores the potential effects of proposed transit infrastructure projects in the 2007 Montreal transportation plan on residents of socially disadvantaged neighborhoods in Montreal, Canada.A social disadvantage index is used to identify neighborhoods in need of attention.We then model accessibility and travel time changes as a result of proposed transit infrastructure.These two measures are used to quantify the benefits at the regional and personal scales.Based on our analysis, the Montreal transportation plan is relatively equitable, though some areas benefit much more than others at the regional scale as well as at the personal scale.Balancing economic, environmental, and equity goals of transit plans is a complex and challenging process.It is recommended that policy makers carefully consider who will benefit from transit improvements when prioritizing among projects, using accessibility measures at the regional scale, and traveltime improvements at the personal scale.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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