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Record W7008772293

Cocréation d’une stratégie multiapproches de changement de comportement pour une mobilité durable à Montréal Centre

2023· other· fr· W7008772293 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicSkin and Cellular Biology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPublic sectorPublic policyWork (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’utilisation de l’auto solo à partir de la région de Montréal Centre, soit le secteur le mieux desservi par des infrastructures de transport collectif et actif, représente 47,3 % de tous les déplacements à l’heure de pointe matinale, en 2018. La transition vers des modes de transport alternatifs est incontournable pour réduire les impacts environnementaux et sociaux qui en découlent. Pour y parvenir, il est nécessaire que les individus changent leurs habitudes et que les décisionnaires adoptent les conditions requises pour créer des milieux de vie adaptés. Ce constat et les théories de changement de comportement démontrent l’importance d’élaborer des mesures concrètes qui utilisent les facteurs psychosociaux associés au choix de mode de transport comme les attitudes, les normes sociales, les habitudes, etc. Basé sur les constats, les principes et les limites des approches douces de changement de comportement, le marketing social et les nudges, il est ressorti que l’utilisation d’un processus collaboratif entre diverses parties prenantes et un public cible bien segmenté est requis. Dans le cadre de cet essai, un public d’autodépendant inhibé vivant à Montréal Centre est choisi pour approfondir les connaissances du contexte, développer des solutions adaptées et efficaces, partager les responsabilités, créer une valeur pour ces individus et arrimer les interventions. Un processus de cocréation a été sélectionné puisqu’il a comme avantage d’inciter à réfléchir autrement à des enjeux complexes, tabler sur les émotions des gens, réduire les résistances aux changements et concrétiser les solutions conjointement. La première piste propose une démarche de cocréation pour identifier des pistes de solutions à valeur ajoutée pour le public cible. La seconde concerne l’utilisation d’un parcours utilisateur pour faciliter la cocréation d’outils de planification des déplacements à partir des principes de marketing social et de nudge. La troisième suggère la cocréation d’une application de gamification pour influencer l’attitude du public cible envers les transports collectifs. La dernière piste a trait à l’intégration de l’art et de la créativité pour permettre le transfert d’éléments émotionnels, affectifs et symboliques associés à la conduite automobile vers d’autres modes de mobilité durable. Ces quatre pistes d’action suggérées impliquent aussi des membres de la Ville de Montréal pour influencer leurs comportements et assurer l’adoption de politiques et mesures facilitant l’utilisation des modes de mobilité durable. Finalement, la concrétisation des actions suggérées est possible si les organisations initiatrices des démarches font confiance à l’intelligence collective, acceptent un appui d’une personne experte maitrisant les processus de cocréation et adaptent les propositions aux ressources réellement disponibles sans altérer les principes de cocréation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.441
Threshold uncertainty score0.887

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0070.004
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0030.006
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0240.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.222
Teacher spread0.208 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2023
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