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Enregistrement W6991883674

Intégrer le transport durable dans les processus décisionnels pour le réaménagement de rues : application de l’aide multicritère à la décision

2021· other· fr· W6991883674 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHydro-Québec
Mots-clésTransport policyRail transportationRoad transportTransport system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les nombreux impacts négatifs liés à la démocratisation de l'automobile dans le dernier siècle ont mené à repenser les systèmes de transport et les pratiques de planification des transports. Les systèmes de transport devraient être planifiés pour protéger la viabilité écologique à long terme, pour fournir une accessibilité de base et pour assurer un accès équitable intergénérationnel et intragénérationnel au transport : c'est le transport durable. Plusieurs actions et stratégies ont été proposées dans les dernières décennies pour mettre en œuvre le transport durable. Le réaménagement des rues en faveur du transport actif et en commun est une de ces stratégies. Toutefois, il existe actuellement un décalage entre les plans, qui adoptent une vision de transport durable, et la pratique, qui réalise encore des projets de transport non-durables. Les différentes échelles de gouvernements requièrent de nouveaux outils d'aide à la décision pour changer les processus décisionnels. L'aide multicritère à la décision (AMCD) est une approche de mise en œuvre par divers processus possibles et proposant diverses méthodes d'analyse qui est de plus en plus discutée dans la littérature en transport afin d'intégrer une perspective holistique dans les processus décisionnels et l'évaluation de projet. Dans cette optique, cette thèse étudie plus particulièrement l'utilisation de l'AMCD pour améliorer les processus décisionnels liés au réaménagement de rues. Tout d'abord, une revue de littérature a été réalisée afin de mieux comprendre les méthodes d'évaluation actuellement utilisées dans les processus décisionnels en transport. Les deux principales méthodes d'évaluation dans le domaine (analyse coût-bénéfice et AMCD) ont été analysées selon leurs forces et leurs faiblesses perçues, les différentes manières de les combiner et leurs capacités à intégrer les principes de développement durable dans les processus décisionnels. Afin de considérer les différentes conceptualisations de l'aide à la décision, les résultats ont été analysés en considérant quatre approches d'aide à la décision basées sur le concept d'agir communicationnel d'Habermas (objectiviste, conformiste, ajustable et réflexive). Ensuite, une méthode pour développer un outil cartographique d'AMCD qui priorise le réaménagement de rues en rues conviviales a été proposée et a été appliquée en collaboration avec la Ville de Québec, Canada. Les rues conviviales sont l'objet d'un mouvement populaire en Amérique du Nord pour l'aménagement de " rues pour tous ". L'outil a été développé lors d'ateliers multidisciplinaires (transport, urbanisme, environnement, infrastructure, etc.) réunissant des professionnels de Québec selon la méthode d'AMCD MACBETH. Le développement de l'outil a été réalisé en cinq phases : (1) la structuration du problème, (2) la construction d'échelles d'attractivité, (3) l'élicitation de taux de substitution, (4) la validation du modèle et (5) la production de cartes de priorité. Forte du succès de la démarche, la Ville de Québec intègre cet outil dans sa stratégie de rues conviviales depuis 2017. Pour faire suite à l'outil développé avec la Ville de Québec, un cadre d'évaluation post-projet dans un contexte d'AMCD a été développé et appliqué à propos du développement et de l'utilisation de l'outil. Le cadre d'évaluation se base sur cinq questions : pourquoi évaluer?, quoi évaluer?, sur quoi est basée l'évaluation?, comment évaluer? et qui est impliqué dans l'évaluation?. L'évaluation a pris la forme d'une série d'entretiens individuels réalisés avec les professionnels impliqués dans le développement et l'utilisation de l'outil cartographique d'AMCD. Les entretiens portaient sur le développement, l'utilisation et la pérennité de l'outil et ont été analysés selon la méthode d'analyse thématique. Enfin, afin d'évaluer le potentiel d'application de la démarche dans d'autres contextes, les pratiques et les perceptions de professionnels quant à la réfection et au réaménagement de rues provenant de 11 municipalités québécoises ont été documentées lors d'ateliers multidisciplinaires de groupe (infrastructure, transport, urbanisme, environnement et géomatique). Les objectifs de ces ateliers étaient (1) de brosser un portrait des pratiques actuelles et (2) d'identifier les enjeux et les défis à développer un outil cartographique d'AMCD dans des contextes municipaux différents. Les ateliers ont été analysés en schématisant les processus décisionnels actuels et en utilisant la méthode de cartographie causale. Une série de lignes directrices a été proposée pour permettre le développement d'outils cartographiques d'AMCD au sein de municipalités. Ainsi, ces lignes directrices visent à faciliter le développement d'un nouveau type d'outils d'aide à la décision pour les municipalités, mais également à permettre d'améliorer les processus décisionnels actuels des municipalités afin de mieux arrimer les visions et les objectifs adoptés dans les politiques et les plans avec les projets réalisés et les pratiques professionnelles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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