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Enregistrement W1576233839

Density and transport mode choice in Australian, Canadian and US cities

2009· article· en· W1576233839 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Mees

Notice bibliographique

RevueTransport Research Forum · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic transportCensusCompact cityMode (computer interface)GeographyRegional sciencePopulationHectarePopulation densityTransport engineeringEconometricsStatisticsDemographyUrban planningComputer scienceSociologyEconomicsEngineeringMathematicsArchaeologyCivil engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper re-examines the relationship between population density and transport mode choice, taking another look at the ideas that have come to be known as the ‘compact city’. It begins by reviewing the origins of the view that density determines mode choice, and that viable public transport cannot be provided below a density threshold variously estimated at 30 to 100 persons per hectare. The claim has been widely made, but an examination of the alleged basis reveals multiple layers of citation ultimately deriving from a single source, the Chicago Area Transportation Study 1956. The CATS analysis erroneously attributed poor suburban public transport to low densities, when the real causes were failures of planning and policy. The paper then reviews the more recent data provided by Newman and Kenworthy, who found a similar relationship to that reported in CATS. Use of the most recent census data from Australia, Canada and the United States suggests that the Newman-Kenworthy data contained errors in the estimation of urban densities. When these are corrected, the results reveal only a very weak correlation between density and public transport use, and no correlation at all with walking and cycling. The paper concludes that the ‘compact city’ notion is not substantiated by evidence. (a) For the covering record of the conference, please refer to ITRD no. E218380.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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