Optimization Scenarios of Home-Work Distances in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
In Montreal, traffic congestion during peak hours is mainly caused by commuting trips. Many authors argue that a more effective management of car trips could help improve the situation. This paper presents optimisation scenarios of home-work distances in the Greater Montreal Area. The objective of this theoretical exercise is to assess the maximum reduction in home-work distances that could result from a “better choice” in home location by workers. By combining data from the 2008 Origin-Destination (OD) survey and the 2011 National Survey of Households, it is possible to assess the effectiveness of the delocalization of households.Three scenarios minimising total home-work distances are investigated: S1) reallocation of car-commuters while accounting for household size, S2) reallocation of car-commuters while accounting for household size and dwelling type and S3) reallocation of car-commuters while accounting for household size, dwelling type and tenure type (owned or rented dwelling). All scenarios are estimated at the municipal level. Moving workers to other home locations based on S1 reduces home-work distances by 58 %, down from 11,308,574 pers-km to 4,743,577 pers-km. As real travel distance between home and work are at least twice this distance, this represents a very important reduction. S2 reduces home-work distances to 5,424,141 pers-km: it is more restrictive but still accounts for a significant reduction potential. Finally, when estimating S3, the most restrictive scenario, total home-work distances are reduced by over 51 % (down to 5,718,749 pers-km). The paper examines the spatial structure of the results and provide ideas for policy implementation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».