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Enregistrement W2792255134 · doi:10.1177/0361198118797203

Role of Spatial Configuration in Commuting Trade-Offs of Two-Worker Households: A Case Study in the Greater Toronto Area

2018· article· en· W2792255134 sur OpenAlexaffabout
Saidal Akbari, Khandker Nurul Habib

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpatial mismatchLabour economicsBusinessEconomicsDemographic economicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates the commuting trade-offs between individuals in two-worker households with home and work locations in the Greater Toronto Area (GTA). A commuting trade-off occurs when a home relocation results in one worker incurring a higher commute distance for the other worker to work closer to the home location. This research uses stated preference data and multilevel modeling to demonstrate that two-worker households adjust their home–work spatial configuration which results in commuting trade-offs between individuals. This research uses the angle between the two workplaces, measured at the home location, as a variable in its empirical model. This variable is a descriptor of the home–work spatial configuration and a predictor of total household commute distance. The modeling results indicate an inverse relationship between total household commute distance and the difference between individual commutes. This suggests that individuals in two-worker households trade off their individual commute distances and, in that process, reduce total household commute distance. A key policy implication arising from this research relates to the jobs–housing balance within a catchment area. Two-worker households have been regarded as a hindrance to achieving jobs–housing balance as the two work locations present a constraint in relocating the home near both work locations. However, as this research shows, workers will trade off their individual commute distances such that a home relocation results in a shorter commute distance for one worker and longer commute distance for the other.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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