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Enregistrement W2563003060 · doi:10.3141/2543-06

Accessing the Subway in Toronto, Canada: Access Mode and Catchment Areas

2016· article· en· W2563003060 sur OpenAlexaffabout
Yang Xi, Shoshanna Saxe, Eric J. Miller

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatchment areaPedestrianTransport engineeringDrainage basinService (business)Mode (computer interface)Transit (satellite)GeographyPublic transportTelecommunicationsEngineeringComputer scienceBusinessCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A buffer of ½ mi (805 m) is commonly used to define the service area of a subway (metro) station. This buffer is based on an approximation of the distance people are willing to walk to access the subway. This research compared the ½-mi pedestrian catchment area with the service areas reported in the Transportation Tomorrow Survey for access to the Toronto Transit Commission Subway System in Canada. This paper assesses the breakdown of access by mode to the subway and the pedestrian, bus–streetcar, and automobile catchment areas of stations in Toronto. This analysis finds two major drawbacks with the use of the ½-mi pedestrian catchment area. The service areas of buses and streetcars that connect to the subway are critical; they account for more than a third of all riders. Spatially, the size and the shape of the service area predicted by the ½-mi approach do not accurately represent what is observed in Toronto. Pedestrian catchment areas are commonly less than ½ mi in radius, and the bus–streetcar and automobile catchment areas are often many times larger.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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