Has Transportation Demand of Shanghai, China, Passed Its Peak Growth?
Notice bibliographique
Résumé
On the basis of four comprehensive transportation surveys in Shanghai, China, this study examined the latest trends in Shanghai's travel demand; investigated their social, economic, and spatial drivers; and compared the pace of travel demand growth in three periods: 1980s to early 1990s, early 1990s to mid-2000s, and mid-2000s to the present. The demand growth was relatively slow in the first period and then sped up in the second before it returned to a slower pace in the third period. As for trip purpose, Shanghai's travel is much more diversified than previously, with an increasing share of noncommuting trips (from 28% in 1995 to 46% in 2009). Spatially, travel demand is dispersed from the central district to peripheral districts because of urban expansion and decentralization and from Puxi (west of the Huangpu River) to Pudong (east of the Huangpu River) as a result of significant economic development of the Pudong New Area. Both spatial diffusion and purpose diversification favor the convenience and flexibility of private motor vehicles. Driven by rapid motorization, vehicle travel is growing at a much faster pace than person travel. Overall, the annual growth rate for travel demand in Shanghai reached its peak in 2004 for both person trips and vehicle trips. In absolute numbers, person trip growth has peaked, but vehicle trip growth has not. In response to the growing demand, especially rapid motorization, the local government has made tremendous investments in road infrastructure and public transit, and it has attempted to manage demand through vehicle ownership control.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».