Will peak car observed in the North occur in the South? A demographic approach with case studies of Montreal, Lille, Juarez and Puebla
Notice bibliographique
Résumé
In most developed countries, total car driving has stagnated in the 2000s. This trend can be attributed primarily to people living in the largest urban areas: trips have become less frequent (with unbroken workdays) and less exclusively taken by car (as more young adults adopt multimodal behaviours). A review of the literature shows that demography is an important factor explaining peak car. It is examined through case studies from cities of different level of development. To represent developed economies, we chose Lille in the North of France, and Montreal in Canada. For the emerging economies, we chose two Mexican cities, Juarez, on the northern border of Mexico where the level of motorization is quite high, and Puebla more traditional, where car ownership is lower. A straightforward combination of fixed mobility by age group with the evolving number of inhabitants suggests that the demographic transition (i.e. a slower growth of the number of inhabitants with population ageing) shows a peak in the total amount of car travel. Then, considering travel behaviour in terms of distance travelled per person per day, an age-cohort demographic projection model is implemented for each case-study in order to consider the extent to which, and in what time frame, the trends observed in developed cities could spread southward to the emerging economies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».