Barrierer ved bruk av offentlig transport og innvirkningen de har på deltagelse i aktiviteter
Notice bibliographique
Résumé
Formålet med oppgaven er å finne ut av hvordan barrierene som oppleves ved bruk av offentlig transport kan ha innvirkning på personer med nedsatt mobilitetsevne og deres deltagelse i aktiviteter. Målet med oppgaven er å besvare problemstillingen: hvilke barrierer kan personer med nedsatt mobilitetsevne oppleve ved bruk av offentlig transport, og kan disse ha innvirkning på deres deltagelse i aktiviteter? Teorien som er benyttet er de ergoterapeutiske aktivitetsperspektivene aktivitet, deltagelse og meningsfull aktivitet, Canadian Model of Performance and Engagement, occupational justice og GAP-modellen. Teori knyttet til samfunnsaktualitet og fagartikler blir også brukt. Metoden som blir benyttet er litteraturstudie. Resultatet er delt inn i hovedkategoriene fysiske og sosiale barrierer. Fysiske og sosiale barrierer deles deretter inn i subkategorier. Teknisk utstyr, tilgang og tilgjengelighet og værforhold under fysiske barrierer. Subkategoriene som plasseres under sosiale barrierer er uforsvarlighet fra sjåfører og passasjerer, økonomi og isolasjon. Resultatene viser at fysiske og sosiale barrierer kan ha innvirkning på deltagelsen til personer med nedsatt mobilitetsevne. I hvor stor grad de har innvirkning på deltagelsen er individuelt og blir påvirket av flere ulike faktorer. \n\nNøkkelord: nedsatt mobilitetsevne, offentlig transport, barrierer, deltagelse
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,009 |
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 ».