Reducing Rural Car Ownership: Cultural Not Policy Changes?
Notice bibliographique
Résumé
Automobile use is recognized as affecting public health, environmental sustainability, land use, and household expense. Car use is closely tied to car ownership rates. Most car ownership research focuses on urban areas; however, 97% of the United States’ land area and a fifth of its population remains rural. Factors that affect car ownership in these communities may be different than in more urbanized areas. This research focuses on the 2,285 counties in the continental United States that are defined as entirely rural by the guidelines established in the Agricultural Act of 2014. These counties were grouped by five multi-state regions using U.S. Census Bureau definitions. Their percentage changes in car ownership, as well as other demographic variables, over a quarter century were calculated using data from the 1990 Decennial Census and the 2014 5-Year American Community Survey. A multiple regression model was estimated for each grouping to identify counties with lower-than-expected changes in car ownership. For each grouping, one of these outlying counties was selected and matched with another county whose changes in car ownership were within expected ranges given demographic developments. Local professionals were then interviewed to identify policies possibly responsible for the difference in car ownership trends between the matched-pair counties. The interviews suggested that, contrary to expectation, transportation policies had no discernable effect on rural car ownership, but land use polices and, more often, cultural factors linked to changing populations were associated with reduced rural car ownership.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».