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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Knoblauch, Steffen [VerfasserIn]   i
 Muthusamy, Ram Kumar [VerfasserIn]   i
 Moritz, Maya [VerfasserIn]   i
 Kang, Yuhao [VerfasserIn]   i
 Li, Hao [VerfasserIn]   i
 Lautenbach, Sven [VerfasserIn]   i
 Pereira, Rafael H. M. [VerfasserIn]   i
 Biljecki, Filip [VerfasserIn]   i
 Gonzalez, Marta C. [VerfasserIn]   i
 Barbosa, Rogerio [VerfasserIn]   i
 Hirata, Daniel Veloso [VerfasserIn]   i
 Ludwig, Christina [VerfasserIn]   i
 Adamiak, Maciej [VerfasserIn]   i
 de A. Rocha, Antônio A. [VerfasserIn]   i
 Zipf, Alexander [VerfasserIn]   i
Titel:Crime-associated inequality in geographical access to education
Titelzusatz:Insights from the municipality of Rio de Janeiro
Verf.angabe:Steffen Knoblauch, Ram Kumar Muthusamy, Maya Moritz, Yuhao Kang, Hao Li, Sven Lautenbach, Rafael H.M. Pereira, Filip Biljecki, Marta C. Gonzalez, Rogerio Barbosa, Daniel Veloso Hirata, Christina Ludwig, Maciej Adamiak, Antônio A. de A. Rocha, Alexander Zipf
E-Jahr:2025
Jahr:May 2025
Umfang:16 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Online veröffentlicht: 27. Februar 2025, Artikelversion: 27. Februar 2025 ; Gesehen am 11.06.2025
Titel Quelle:Enthalten in: Cities
Ort Quelle:Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, 1983
Jahr Quelle:2025
Band/Heft Quelle:160(2025) vom: Mai, Artikel-ID 105818, Seite 1-16
ISSN Quelle:0264-2751
Abstract:Education is a fundamental right, supported by initiatives like Education for All (EFA) and the Millennium Development Goals (MDGs). Despite progress, full educational access remains challenging, particularly in highly criminal areas. This paper examines the impact of crime on school access in the municipality of Rio de Janeiro. Using ancillary data and geospatial artificial intelligence (GeoAI), we downscaled official police crime records to street level. By considering different levels of crime tolerance in school path choices, we simulated how crime can force students to walk longer distances to avoid violence. Our findings indicate a 48.60 % average increase in travel time to the closest school for students whose shortest routes intersect with high-crime areas. This adjustment reduces mean crime exposure by 44.10 % and maximum exposure by 81.94 %. Both individual crime risk aversion and no-go areas of criminal disputes significantly (p ≤ 0.05) impacted educational access. Estimating street-level crime exposure was challenging due to spatial bias in official and crowdsourced crime reporting. These methods and insights are crucial for improving educational access in high-crime areas, providing a better understanding of barriers to equitable education, and being applicable to other cities and accessibility studies for various societal needs.
DOI:doi:10.1016/j.cities.2025.105818
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1016/j.cities.2025.105818
 kostenfrei: Volltext: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264275125001180
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cities.2025.105818
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Crime
 Educational access
 GeoAI
 Inequality
 OpenRouteService
 Rio de Janeiro
 Simulation
K10plus-PPN:1927979714
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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