Notice bibliographique
Résumé
Rail rapid transit forms the backbone of many public transportation systems in cities globally moving people at both high speed and at high capacity. As cities seek to alleviate problems of congestion and environmental pollution many are constructing or expanding urban and suburban rail networks including in Canada where in 2015 numerous projects were underway or recently completed. Traditionally travel choices have been considered to be products of time and monetary cost academics and researchers have resented strong evidence also linking travel behaviour to factors including the built environment, station amenities, and street networks. \nThis thesis links local station level factors, including built form, street network, station amenities and service, and socioeconomic characteristics, and rail rapid transit ridership in Canada. A direct ridership model (DRM) approach is used with OLS, robust, and two-stage least squares regression and bootstrapping is used to enhance the models. Data was collected for from 342 station locations in Canada’s five largest metropolitan areas with an average weekday ridership of over 3 million. Average weekday station boardings were used as the dependent variable and 53 socioeconomic, built environment, and system attributes were chosen as potential explanatory variables that were chosen after a review of the DRM and travel demand literature. The study yielded three sets of models with an adjusted r-squared values ranging between 0.650 and 0.864. Canadian rail rapid transit stations were tested together and separately as urban and suburban service types. The most important factor identified in the models was the supply of transit service, followed by inter-modal connections (bus stops for urban stations and primarily parking for suburban stations), and residential population density. Socioeconomic factors of the population in the area surrounding stations were not found to be significant. The absence of socioeconomic variables in the final model indicates that planners and policy makers have significant scope to exert influence over transit use through land use planning, design, and service features.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».