Understanding Relationships Between Regional Accessibility, Travel Behavior and Home Values
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Accessibility is a comprehensive measure of the interaction between land use and transportation systems. It has been put forward as a performance-measure for evaluating the land use and transportation performance, transportation plans and projects. However understanding the effects of accessibility on household choices such as travel activity and home location and values has been less studied. In this research paper, we study the effect of regional accessibility on individual travel behaviour, as well as its monetary value in residential property markets. First, accessibility to jobs and workers by automobile is generated for the entire region. Second, the actual activity space of each household in the sample is generated. Using a linear regression, the spatial dispersal and area of the household activity space, as well as the total distance traveled are predicted using the inverse balancing factors of the doubly constrained spatial interaction model of regional accessibility, while controlling for household and neighbourhood characteristics. In addition, residents’ willingness to pay for higher levels of accessibility is measured through a hedonic regression. The models show that households with high levels of regional accessibility to jobs have smaller, less spatially dispersed activity spaces as well as shorter travel distances than those with lower levels of regional accessibility, while controlling for household and neighbourhood variables. In a second model, we found that accessibility has a positive effect on home sale values. This study underscores the importance of using accessibility and activity spaces as performance-measures for land use and transportation planning. It shows the effects of regional accessibility on household choices. These measures will help transportation planners gain insight into travel behaviour, travel demand and help to plan for more sustainable outcomes. Keywords: Accessibility, Mobility, Land use and Transportation planning, Household Accessibility.
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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 | 0,021 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».