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Enregistrement W7010186415

Good Roads 2.0: An Analysis of the Impacts of Rail-Trail Organizations on Strategic Planning, Community-Building and Economic Revitalization

2023· dissertation· en· W7010186415 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationPort (circuit theory)Strategic planningValue (mathematics)Government (linguistics)Policy analysisPolicy development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Friends of Rails to Trails Vancouver Island (“FORT-VI”) seeks to develop a 224km rail-trail corridor from Victoria, British Columbia (“BC”) to Courtenay, BC, with an additional spur from Parksville to Port Alberni. To advance and manage this goal, FORT-VI asked for a comparative analysis of five different rail-trail initiatives that outlines the potential and likely impact, challenges or barriers that stand in the way of developing a rail-trail corridor, and smart practices or successes of similar projects around the world. Influenced by Bryson’s (2018) strategic change cycle, this paper identifies potential outcomes of rail-trails initiatives across multiple policy areas that include: health, recreation and ecological economics; and land use, reconciliation and governance. The analysis demonstrates that, while FORT-VI’s initiative may be suspended indefinitely due to external influences, there is much information to be gleaned about the value of rail-trails across all policy areas, which can assist FORT-VI in its continued advocacy for a rail-trail on Vancouver Island. Not only can this information support the development of rail-trails like FORT-VI’s Island Rail Corridor, but it can also benefit other areas that are looking to develop rail-trails. Lastly, it can assist various associated actors, such as First Nations in the Vancouver Island area, who may be interested in supporting a rails-trails initiative or learning more about such initiatives in general.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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