Greenhouse gas emissions and urban form: Linking households’ socio-economic status with housing and transportation choices
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of this research is to provide new insights for reducing greenhouse gas (GHG) emissions linked to transportation, furthering our knowledge on linkages between urban form and economic constraints, travel behaviour, and ability-to-pay of households based on residential choices and property ownership statuses. With Quebec City (Canada) as a case study, it combines an origin-destination (OD) survey, population census data and land use records for 2006 and rests on a series of structural equations models developed at the grid cell level (3,892 cells), which allows for testing for both direct and indirect effects of urban form, accessibility and socio-economic attributes on GHG emissions, households’ transportation and housing financial burdens and motorization rate. As expected, findings suggest that GHG emissions increase with higher incomes (and education), but mainly for homeowners. Tenants displaying a high expenditure-to-income ratio for housing tend to stay close to the city centre (and jobs), thereby minimizing their overall expenditures for transportation while lowering GHG emissions. Potential accessibility by car promotes urban sprawl, thereby contributing to increased GHG emissions. In contrast, increasing residential density and land use mix while providing a better walking access to jobs and local shops tends to favour active transportation, leading to a significant reduction in GHG emissions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».