Access Walking Distance, Transit Use, and Transit-Oriented Development in North York City Center, Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study had two main objectives: to examine how variations in walking distance to rapid transit are related to mode choice as well as to auto ownership and use and to investigate whether temporal changes in the built environment associated transit-oriented development in close proximity to rapid transit (subway) service encourage residents to use transit. The city of Toronto, Canada, and one of the fastest-growing suburban centers of Toronto–-the North York City Center located near the northern edge of Toronto on the Yonge subway line–-were selected as case studies. With the 2001 Transportation Tomorrow Survey (TTS) data, a quantitative analysis was employed; it that focused on home-based trips by using the city's subway network to demonstrate how walk-access distances to rapid transit are related to subway mode share, auto ownership, and auto use. Further analysis was undertaken to examine the temporal changes in land use and related travel behavior over a 15-year period by comparing TTS data for 1986 and 2001. The results of the analyses illustrate quantitatively the strong association between convenient walk access, lifestyle, and transit use, not only during peak hours but also throughout the day. The results show how the promotion of focused development within a convenient walking distance of rapid transit service in a relatively low-density suburb of Toronto has, over 15 years, been accompanied by a substantial shift in residents’ travel behavior toward increased transit use.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».