Accessibility, equity, and the journey to work
Notice bibliographique
Résumé
Inequality in transport provision is an area of growing concern among transport professionals, as it results in low-income individuals travelling at lower speeds while covering smaller distances. Accessibility, the ease of reaching destinations, may hold the key in correcting these inequalities through providing a means to evaluate land use and transport interventions. This article examines the relationship between accessibility and commuting duration for low-income individuals, compared to the general population, in three major Canadian metropolitan regions, Toronto, Montreal, and Vancouver using multilevel mixed effects statistical models for car and public transport commuters separately. Accessibility measures are generated for jobs and workers both at the origin (home) and the destination (place of work) to account for the impact of competing labor and firms. Our models show that the impacts of accessibility on commuting duration are present and stronger for low-income individuals than for the general population, and the differences in impact are more visible for public transport commuters. The results suggest that low-income individuals have more to gain (in terms of reduced commute time) from increased accessibility to low-income jobs at the origin and to workers at the destination. Similarly, they also have more to lose from increased accessibility to low-income workers at the origin and to low- income jobs at the destination, which are proxies for increased competition. Policies targeting improvements in accessibility to jobs, especially low-income ones, by car and public transport while managing the presence of competition can serve to bridge the inequality gap that exists in commuting behavior.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».