Bibliographic record
Abstract
本稿ではこれまで先進国と言われてきた欧米の交通のアクセシビリティの状況について、カナダの事例をもとにどのような政策的アプローチ並びに推進体制を取ってきたかを述べる。カナダでは障害者の数は約380万人で、人口の約12%強にあたる。そのうちおよそ220万人が交通機関を利用する上で困難を感じている人(移動制約者)とされており、政府は公共交通機関全般のバリアフリー化とスペシャル・トランスポート・サービス(高齢者・障害者などの個別輸送手段)に取り組んできた。カナダ運輸省を中心として、1970年代の外郭研究機関の設置、障害者の移動ニーズに関する諮問機関の設置、80年代の障害者の生活上の困難を把握したレポートの作成、人権法の制定、さらに90年代の障害者の社会参加に関する5ヵ年戦略などが継続的に取り組まれてきた。その間、研究機関等によるバリアフリー化車両の開発などハード面の取り組みも行われてきた。その後は人権法をベースにしたアプローチで交通のアクセシビリティ向上に成果を挙げてきている。制度面でも障害者が交通機関を利用する上でトラブルがあった場合に苦情申し立てができ、さらに解決しない場合の裁定機関(Canadian Transportation Agency) を設置している。また、交通事業者が規範とするためのアクセシビリティ実現のための実施基準(コード・オブ・プラクティス)を策定し、バリアフリー化を促す取り組みを続けている。まとめとして、本稿ではこの背景に研究・開発、資金供給、法制度の3つが有機的に機能するカナダ・モデルの概念があることを示した。
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.005 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".