Modeling Private Car Ownership in China
Notice bibliographique
Résumé
The rising prevalence of private cars in the developing world is causing serious congestion and pollution. In China, private cars started to emerge as an important travel mode in the past decade. Prospective research on the relationship between urban form and car ownership is relatively uncommon in the developing world, and China offers a unique study opportunity, given the tremendous increases in private cars and fast-paced urbanization over the past decade. This study investigates the influence of urban form on car ownership as well as the impact of other socioeconomic and demographic factors on private car ownership across megacities in China. Analysis was conducted through the use of data from 36 megacities and two household survey data sets collected in Beijing and the city of Chengdu, China. Ordinary least squares regression and discrete choice models were employed to execute the aggregate and disaggregate analysis of the urban form impact on private car ownership across cities. The statistical model results demonstrate that urban affluence, urban scale, and road infrastructure supply factors have significant positive effects on the city level of private car ownership across cities. Population density calculated at the subdistrict level, however, had a significant negative effect on private car ownership across cities. Households with private cars were found to prefer to live close to urban centers where amenities were readily available. The results provide evidence for urban planners and policy makers.
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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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».