The influence of the built environment on household vehicle travel by the urban typology in Calgary, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Most land use and travel studies have addressed the area-wide impact of land use and transportation policies on vehicle travel, yet few studies have examined the varying impact of those policies on vehicle travel in different spatial settings. The aim of this study is to investigate how land use and transportation factors influence household vehicle travel in Calgary according to the city's urban typology, defined by its development form and functions in Calgary's Municipal Development Plan (MDP). This study employed a segmented regression method, also known as a piecewise regression, to examine the impact of various land use and transportation characteristics on household vehicle kilometers of travel (VKT) in four areas of the city including the center city, inner city, established area, and greenfield sector. The main data sources for the study include the 2011 Calgary and Region Travel and Activity Survey (CARTAS) in conjunction with spatial datasets from the City of Calgary. There is no additional benefit of VKT reduction in the center city found by the intensification efforts tested in this study. However, densification and provision of light rail transit (LRT) may be key to reducing household vehicle travel in the established area and greenfield sector of Calgary. The study results also suggest that households tend to drive significantly more as they live further from the center city, where more than half of the city's employment is clustered. This implies the need to have sub-centers across the city.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».