Variation in Public Perceptions Across Sustainable Transport Projects in Montréal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Public opinion is one of the main drivers of political action in relation to sustainable-urban transitions.However, little research has been conducted to understand how the characteristics of different sustainable-transport projects influence public opinions.Drawing from both quantitative and qualitative data from Montréal's 2021 Mobility Survey, this paper analyzes three transport projects -a light-rail (LRT), a bus-rapid transit (BRT), and an express-cycling network (REV)-to evaluate the characteristics that contribute to positive and negative social perceptions.Quantitative statements pertaining to six different project impacts were summarized and compared between projects, showing statistically significant differences between the projects.Qualitative data was pulled from open-ended questions for each project and analyzed using thematic analysis.Negative perceptions associated with the LRT were related to aesthetics and governance issues, whereas perceived detrimental impacts on businesses were more commonly associated with the REV and the BRT.The BRT was found to be exemplary in governance due to the inclusive consultation, the REV was praised for its speed and construction in phases, and the LRT was praised for providing higher accessibility to individuals.The findings from this research can be of benefit to practitioners and policy makers as they shed light on the various characteristics that positively and negatively impact public perceptions of three different sustainable-transport projects.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».