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Enregistrement W7036058382

Analyse de la mobilité sous une perspective genrée et intersectionnelle : pour une mobilité durable inclusive dans la Ville de Sherbrooke

2022· other· fr· W7036058382 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueArtificial Intelligence and Decision Support Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationLignePerspective (graphical)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cet essai est d’évaluer les pratiques de la mobilité à Sherbrooke et d’identifier les différents leviers menant vers une mobilité durable et inclusive. Cet objectif s’inscrit dans un contexte où la dépendance à l’automobile est tangible à travers le Québec et la Ville de Sherbrooke n’y fait pas exception. Sherbrooke souhaite donc implanter un plan de mobilité intégrée dans les prochaines années, en continuation du plan de mobilité actuel qui se terminait en 2021, afin de placer les besoins des usagers et usagères de transports durables au centre de la stratégie. Dans l’idée d’une analyse différenciée selon les sexes ayant une perspective intersectionnelle, ce travail reflète les besoins des Sherbrookoises en matière de transport. Les informations récoltées au travers des recherches permettent de constater l’écart entre les sexes dans les postes de prise de décisions dans le secteur des transports. En outre, les données disponibles sur la population sherbrookoise révèlent la marginalisation des femmes. Les problématiques vécues en matière de transport par les femmes et par celles qui s’identifient comme telles sont donc mises de l’avant. Leurs déplacements plus complexes et plus courts, une situation financière plus précaire, leur socialisation genrée ainsi que leur charge mentale et leur travail invisible influencent la façon dont elles vivent une mobilité souvent surchargée. En effet, les horaires et parcours des transports en commun et des covoiturages, les tarifs ainsi que la sécurité des infrastructures de la Ville sont tous des facteurs qui compliquent les déplacements des Sherbrookoises. De plus, le sentiment de sécurité a un impact majeur sur le déplacement de divers groupes de femmes, que ce soit en transport en commun, à pied, en covoiturage ou encore à vélo. Celles-ci ne vont pas hésiter à débourser davantage pour utiliser un autre moyen de locomotion, à privilégier la voiture ou encore à éviter un déplacement. Au travers de différentes analyses différenciées selon les sexes et de plusieurs initiatives mises en place dans des municipalités québécoises et d’ailleurs, des moyens ont été mis en lumière pour diminuer les enjeux de mobilité des Sherbrookoises. Ceux-ci s’articulent autour de mesures répondant aux déplacements complexes et des moyens permettant d’améliorer le sentiment de sécurité. Certaines de ces recommandations s’appliquent davantage au contexte sherbrookois, telles que la mise en place d’une politique de déneigement féministe, l’organisation de marches exploratoires, des voitures d’autopartages plus accessibles grâce à des initiatives locales et la mise en place d’abris sécurisés pour vélos. La conclusion de ce travail montre que plusieurs changements sont encore à faire afin de rendre la mobilité plus adaptée aux femmes et à leurs besoins. Il est alors capital d’augmenter la participation des femmes dans la gestion de la mobilité et d’effectuer, de façon systématique, des analyses différenciées selon les sexes avant tout nouveau projet sur le territoire.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2022
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Résumé présentoui

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