Structural Equations Model of Land Use Patterns, Location Choice, and Travel Behavior in Southern California
Notice bibliographique
Résumé
This paper continues a series of papers that address the relationship between travel behavior and land use patterns under a structural equations modeling framework in different contexts for comparative purposes. The proposed model structure in this paper is, by design, heavily influenced by a model developed for Lisbon, Portugal; Seattle, Washington; and Montreal, Canada, in addition to a revisited model for Lisbon that used more recent data. In all previous models, significant effects of land use patterns on travel behavior were found. The variables included in this and past models are multidimensional and include short-term decisions (number of trips by mode and trip scheduling) and long-term decisions (home location, car ownership, and mobility). The modeled land use variables measure the levels of urban intensity, density, diversity, and accessibility. The land use patterns are described at the residence and employment zones. To account explicitly for the self-selection bias, the land use variables are modeled explicitly as functions of the socioeconomic attributes of individuals and their households. The findings from Los Angeles, California, and the surrounding metropolitan region are presented in this paper and then compared with those from Lisbon, Seattle, and Montreal. The results show that, similarly to the other cases, land use patterns influence travel behavior significantly. Other commonalities were also found in all four environments, as were some important differences.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».