Deriving Parking Use from Household Travel Survey Data
Notice bibliographique
Résumé
Parking is a critical element in sustainable transportation policies as it directly affects mode choice, land use, street safety, etc. Still, it does not receive as much attention as it should in the research agenda compared to other topics. One of the reasons for the lack of research and quantitative assessment is the complexity, time and burden associated with the gathering, processing and analysis of data on parking supply and demand. Actually, parking studies tend to be often limited to small areas and focused on specific issues. This research proposes a method to derive zonal parking use from the systematic processing of car trips observed from household travel surveys. Three consecutive large-scale surveys from the Montreal area are processed to illustrate the methodology. It relies on a concept called the vehicle accumulation profile (VAP) which serves to derive parking use throughout a typical weekday and each day of the week. The method allows preserving all the attributes of the car driver, making it possible to analyze parking patterns by type of parking, population segment, etc. Processing several Origin-Destination surveys allows conducting longitudinal parking analysis. This paper illustrates the usability of such a concept and confirms that household surveys can be systematically processed to provide typical parking usage, as is done for travel behaviors. The analysis reveals an increasing share of not moving vehicles, during a typical weekday, across the area from 1998 to 2008, as well as an overall increase in assumed parking capacities and parking duration. Trends on parking duration and assumed capacity (derived from the survey) are also discussed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».