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Record W7009797820

Évaluation et la représentation spatiotemporelle de l'accessibilité des réseaux piétonniers pour le déplacement des personnes à mobilité réduite

2019· other· fr· W7009797820 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoison controlQuantitative methodologyDigital inclusion
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La mobilité des personnes à mobilité réduite (PMR) joue un rôle important dans leur inclusion sociale. Les PMR ont besoin de se déplacer de manière autonome pour effectuer leurs routines quotidiennes comme aller à l'école, au travail, au centre de remise en forme ou faire du magasinage. Cependant, celles-ci ne sont pas entièrement exécutées en raison de la conception non-adaptée des villes pour ces personnes. En effet, la mobilité est une habitude de vie humaine qui est le résultat d'interactions entre les facteurs humains (par exemple, les capacités) et les facteurs environnementaux. Au cours des dernières années, la mise au point de technologies d’aide technique s'est développée progressivement pour permettre aux PMR d’améliorer leur qualité de vie. En particulier, ces technologies offrent une variété de caractéristiques qui permettent à ces personnes de surmonter divers obstacles qui réduisent leur mobilité et contribuent à leur exclusion sociale. Cependant, malgré la disponibilité des technologies d’aide à la navigation et à la mobilité, leur potentiel est mal exploité pour les PMR. En effet, ces technologies ne considèrent pas les interactions « humain-environnement » adéquatement pour ces utilisateurs. L'objectif général de cette thèse est d'utiliser les potentiels des méthodes et des technologies de science de l'information géographique (SIG) afin d’aider à surmonter les problèmes de mobilité des PMR en créant un cadre d'évaluation de l'accessibilité et en développant une approche personnalisée de routage qui prend en compte les profils de ces personnes. Pour atteindre ce but, quatre objectifs spécifiques sont considérés: 1) développer une ontologie de mobilité pour les PMR qui considère les facteurs personnels et environnementaux, 2) proposer une méthode de l’évaluation de l'accessibilité du réseau piétonnier pour la mobilité des PMR en considérant spécifiquement les interactions entre les facteurs humains (la confiance) et les facteurs environnementaux, 3) étudier le rôle des facteurs sociaux dans l'accessibilité des zones urbaines et, finalement, 4) affiner les algorithmes existants pour calculer les itinéraires accessibles personnalisés pour les PMR en considérant leurs profils. En effet, tout d'abord pour développer une ontologie pour la mobilité des PMR, la dimension sociale de l'environnement ainsi que la dimension physique sont intégrées et une nouvelle approche basée sur une perspective « nature-développement » est présentée. Ensuite, une approche fondée sur la confiance des PMR est développée pour l'évaluation de l'accessibilité du réseau piétonnier, compte tenu de l'interaction entre les facteurs personnels et les facteurs environnementaux. De plus, dans une perspective de considération des facteurs sociaux, le rôle des actions politiques sur l'accessibilité du réseau piétonnier est étudié et l'influence de trois politiques potentielles est analysée. Enfin, une nouvelle approche pour calculer des itinéraires personnalisés pour les PMR en tenant compte de leurs perceptions, de leurs préférences et de leurs confidences est proposée. Les approches proposées sont développées et évaluées dans le quartier Saint-Roch à Québec, et ce, en utilisant une application d'assistance mobile et multimodale développée dans le cadre du projet MobiliSIG.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.034
Threshold uncertainty score0.067

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.003

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 head0.019
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.232 · 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 designObservational
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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Citations0
Published2019
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