The impacts of the modifiable areal unit problem (MAUP) on social equity analysis of public transit reliability

Javanmard, R.; Lee, Jinhyung; Kim, Junghwan; Liu, Luyu; Diab, Ehab

doi:10.1016/j.jtrangeo.2022.103500

Cited by 16 publications

(1 citation statement)

References 31 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…); Delbosc y Currie (2011) aplicaron también dicho índice y la curva de Lorenz para evaluar la equidad de la oferta de tránsito respecto a varios grupos sociodemográficos (según edad, renta o tenencia de vehículo); y Kim y Jun (2012) cuantificaron la accesibilidad a las paradas de autobús y estaciones de metro en Daegu (Corea) para diversos grupos de población (por sexo, edad y pobreza). Javanmard et al (2022), en un trabajo metodológico, han investigado el efecto del conocido problema de la unidad espacial modificable (PUEM), a la hora de medir la equidad en el transporte, confirmando el conocido hallazgo de que los distintos grados de agregación espacial de los datos pueden conducir a resultados diferentes, por lo que aconsejaban análisis más robustos (en el sentido estadístico del término).…”

Section: Introducción Y Antecedentesunclassified

Medición de la inequidad espacial en la accesibilidad a la red de autobuses públicos: el caso de la ciudad de Santa Fe de la Vera Cruz, Argentina

Bosisio,

Moreno Jiménez

2023

GeoFocus

View full text Add to dashboard Cite

RESUMENLas infraestructuras de transporte y las políticas de movilidad, dependientes en gran medida del sector público, determinan el crecimiento urbano, las condiciones de vida de la población y el desempeño de las organizaciones, al facilitar (o entorpecer) la movilidad y el acceso a las oportunidades existentes en la ciudad. De ello podrían ocasionarse discriminaciones sociales, susceptibles de valorar desde la perspectiva de la justicia espacial, cuya evitación o corrección requeriría intervenciones públicas.En este artículo, partiendo de la distribución espacial de las paradas de autobuses públicos dentro de la ciudad de Santa Fe (Argentina), y de la población (categorizada en dos niveles de vulnerabilidadcarencias), se pretende medir la magnitud y significación que tienen las desigualdades sociales en el acceso espacial al transporte público en el conjunto de la ciudad y desagregadamente en los ocho distritos administrativos que la componen.A tal fin se estableció, como alcance óptimo de las paradas, 300 m (según distancias euclidianas), de acuerdo con criterios magistrales reconocidos, y considerando como modo de desplazamiento el peatonal. El análisis de las coincidencias / divergencias espaciales entre grado de proximidad y categoría de vulnerabilidad -carencias de la población se apoyó en varias técnicas estadísticas (índices de asociación como Phi ɸ, V de Cramer, coeficiente de contingencia de Pearson y Gamma γ), y para establecer la eventual injusticia espacial se usó la balanza-diagrama de la justicia espacial y un test inferencial basado en la χ².Los resultados evidenciaron la existencia de inequidad espacial vertical en el acceso a la red de autobuses en el conjunto de la ciudad y que las zonas norte, costera y parte del cordón límite oeste eran las más desfavorecidas y las que, a la vez, poseían un menor grado de accesibilidad a este servicio, debido fundamentalmente a lejanía del mismo. Bosisio y Moreno, 2023GeoFocus, 32 44 Palabras clave: accesibilidad a paradas de autobús urbanos; población desfavorecida-vulnerable; inequidad espacial; coeficientes y test estadísticos; SIG

show abstract

Section: Introducción Y Antecedentesunclassified

Medición de la inequidad espacial en la accesibilidad a la red de autobuses públicos: el caso de la ciudad de Santa Fe de la Vera Cruz, Argentina

Bosisio,

Moreno Jiménez

2023

GeoFocus

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Ecosystem services to support sustainable development: The modifiable areal unit problem in the transition between evaluation and management units

Zhu,

Jin,

Zhang

et al. 2024

Sustainable Development

View full text Add to dashboard Cite

Understanding the role of ecosystem services (ES) and their interactions at different spatial scales in territorial space governance is crucial for sustainable development. However, a unified analysis of scale and zoning effects on ES supporting sustainable development remains a theoretical and practical gap. Therefore, this study utilized the traditional concept of the modifiable areal unit problem (MAUP) to establish the ES‐MAUP framework. Additionally, the highly urbanized region of Southern Jiangsu, China, was selected as a case study area to quantitatively evaluate four typical regulating ecosystem services in 2020: urban cooling (UC), flood mitigation (FM), soil conservation (SC), and net primary productivity (NPP). The spatial characteristic information of these four ES was effectively preserved with increasing spatial scale. Significant differences existed in the hotspot patterns of NPP, UC, and SC among different zoning units. Across the three zoning units, the correlations between NPP‐UC, NPP‐SC, and UC‐SC exhibited consistent positive trends, while notable differences in correlations between other ES pairs, such as NPP‐FM and UC‐FM.

show abstract

Examining the socio-spatial patterns of bus shelters with deep learning analysis of street-view images: A case study of 20 cities in the U.S.

Kim,

Park,

Lee

et al. 2024

Cities

View full text Add to dashboard Cite

The impacts of the modifiable areal unit problem (MAUP) on social equity analysis of public transit reliability

Cited by 16 publications

References 31 publications

Medición de la inequidad espacial en la accesibilidad a la red de autobuses públicos: el caso de la ciudad de Santa Fe de la Vera Cruz, Argentina

Medición de la inequidad espacial en la accesibilidad a la red de autobuses públicos: el caso de la ciudad de Santa Fe de la Vera Cruz, Argentina

Ecosystem services to support sustainable development: The modifiable areal unit problem in the transition between evaluation and management units

Examining the socio-spatial patterns of bus shelters with deep learning analysis of street-view images: A case study of 20 cities in the U.S.

Contact Info

Product

Resources

About