Building inclusive cities and mobility systems for immigrants in Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, immigrant transit research in Canada has focused on the three largest census metropolitan areas (CMAs): Toronto, Montreal, and Vancouver (TMV). However, with the increase in immigration to small and mid-sized cities (SMCs), as seen in Atlantic Canada, the question of whether the transit systems in these SMCs will support the growing immigrant population remains. This question is particularly important as studies in large CMAs have shown that immigrants rely on public transit more than their Canadian-born counterparts. This thesis bridges the gap that exists in literature by examining immigrant transit experiences and policy responses in two mid-sized cities in Atlantic Canada: Halifax, Nova Scotia, and St. John’s Newfoundland and Labrador. Combining policy analysis, 12 key-informant interviews, 267 online surveys, and 20 ride-along interviews, this research identifies the barriers immigrants face when interacting with the transit space in these Canadian SMCs and the policy responses from the municipalities. The findings underscore that immigrants have varied, unique experiences that impact how they interact with the transit system in their destination cities. Some of these include navigating the unfamiliar landscape, navigating transit systems in winter, the stigma associated with transit use and car-centric culture, and mobility experiences across borders. More specifically, this project explores how to incorporate immigrant needs into transit planning, highlighting the importance of partnerships and engagement, fostering a culture of transit use, and reflecting community diversity in transit operations and workforce. Since the transit systems in Atlantic provinces have long struggled with adequate riders to justify investment in transit, recognizing immigrants as guaranteed riders will play a key role in the transit system being a tool for immigrant inclusion and retention.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 ».