Good Roads 2.0: An Analysis of the Impacts of Rail-Trail Organizations on Strategic Planning, Community-Building and Economic Revitalization
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».