How Local Is Main Street? Analysis of Non-Work-Related Trips to Four Commercial Streets in Montréal
Notice bibliographique
Résumé
With increasing concern about global climate change and sustainable development, local shopping in pedestrian friendly environments has been promoted as a strategy to reduce travel distances and increase the use of sustainable transportation modes.The resurgence of central neighborhoods and traditional commercial streets has led to livelier streets.Accordingly, an understanding of the current travel pattern to traditional neighborhoods is important for transportation planners, designers and decision-makers, to help them in designing and promoting commercial settings that can reduce trip distances and encourage sustainable transport.This paper focuses on non-work related trips to four traditional main streets in Montréal, Québec, Canada.We use the Montréal Origin and Destination survey to model each individual trip to the studied streets.Three linear regression models are generated to investigate factors influencing trip length for auto users, transit users and pedestrians and cyclists.Different factors are found to have influences on trip distance for users using different modes.For auto users it is found that neighborhood characteristics, trip purpose and type of destinations have an influence on trip distance.This can be contrasted to pedestrians and cyclists, where the destination has a little influence on distance but personal characteristics are found to be the main determining factor.For transit riders, distance is affected by their accessibility to service, activities at destination and personal characteristics.Findings in this paper can help land use and transportation planners and decision-makers in understanding the factors leading to a reduction of trip distances and attracting more nearby customers to main commercial streets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».