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Enregistrement W7008772293

Cocréation d’une stratégie multiapproches de changement de comportement pour une mobilité durable à Montréal Centre

2023· other· fr· W7008772293 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typeother
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic sectorPublic policyWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’utilisation de l’auto solo à partir de la région de Montréal Centre, soit le secteur le mieux desservi par des infrastructures de transport collectif et actif, représente 47,3 % de tous les déplacements à l’heure de pointe matinale, en 2018. La transition vers des modes de transport alternatifs est incontournable pour réduire les impacts environnementaux et sociaux qui en découlent. Pour y parvenir, il est nécessaire que les individus changent leurs habitudes et que les décisionnaires adoptent les conditions requises pour créer des milieux de vie adaptés. Ce constat et les théories de changement de comportement démontrent l’importance d’élaborer des mesures concrètes qui utilisent les facteurs psychosociaux associés au choix de mode de transport comme les attitudes, les normes sociales, les habitudes, etc. Basé sur les constats, les principes et les limites des approches douces de changement de comportement, le marketing social et les nudges, il est ressorti que l’utilisation d’un processus collaboratif entre diverses parties prenantes et un public cible bien segmenté est requis. Dans le cadre de cet essai, un public d’autodépendant inhibé vivant à Montréal Centre est choisi pour approfondir les connaissances du contexte, développer des solutions adaptées et efficaces, partager les responsabilités, créer une valeur pour ces individus et arrimer les interventions. Un processus de cocréation a été sélectionné puisqu’il a comme avantage d’inciter à réfléchir autrement à des enjeux complexes, tabler sur les émotions des gens, réduire les résistances aux changements et concrétiser les solutions conjointement. La première piste propose une démarche de cocréation pour identifier des pistes de solutions à valeur ajoutée pour le public cible. La seconde concerne l’utilisation d’un parcours utilisateur pour faciliter la cocréation d’outils de planification des déplacements à partir des principes de marketing social et de nudge. La troisième suggère la cocréation d’une application de gamification pour influencer l’attitude du public cible envers les transports collectifs. La dernière piste a trait à l’intégration de l’art et de la créativité pour permettre le transfert d’éléments émotionnels, affectifs et symboliques associés à la conduite automobile vers d’autres modes de mobilité durable. Ces quatre pistes d’action suggérées impliquent aussi des membres de la Ville de Montréal pour influencer leurs comportements et assurer l’adoption de politiques et mesures facilitant l’utilisation des modes de mobilité durable. Finalement, la concrétisation des actions suggérées est possible si les organisations initiatrices des démarches font confiance à l’intelligence collective, acceptent un appui d’une personne experte maitrisant les processus de cocréation et adaptent les propositions aux ressources réellement disponibles sans altérer les principes de cocréation.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
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