MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2089862386 · doi:10.2495/sdp-v9-n4-568-580

The relationship between built environment and walking for different trip purposes in porto alegre, brazil

2014· article· en· W2089862386 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Margarita Larrañaga, Helena Beatriz Bettella Cybis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésTRIPS architectureTransport engineeringRecreationBuilt environmentPublic transportPedestrianLand useVariablesMode choiceTravel behaviorWork (physics)PopulationGeographyBusinessEngineeringEnvironmental healthCivil engineeringMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measures to encourage non-motorized transport have received increasing attention among congestion mitigation strategies. This paper examines the relationship between walking trips in Porto Alegre and attributes of the built environment, analyzing the effect of trip purpose. To do so, binomial logit models were estimated. Variables were stratifi ed according to mode (motorized and walking trips) and according to trip purpose: work, study and others. Independent variables considered in this research include population density, land use, street design, accessibility of shops and service, and accessibility of public transport and parking supply. This study shows that the effect of urban characteristics depends mainly on the purpose of the trip. On work and study trips, socioeconomic variables have greater predictive power in explaining the decision to walk than the built environment variables. However, on other purpose trips, built environment variables were shown to be stronger predictors. Neighborhoods with mixed land use, grid street networks and shops/services close to households encourage walking for recreational and shopping purposes, whereas free public parking and transit availability discourage this mode.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Sustainable Development and PlanningMême sujetUrban Transport and AccessibilityTravaux en français237 207