Autonomous Vehicles: Understanding Adoption Potential in the Greater Toronto and Hamilton Area
Notice bibliographique
Résumé
Many Autonomous Vehicle (AV) researchers have done surveys and interviews to assess the relationships between some population or land use characteristics and people’s intention to adopt private AVs (PAVs) and shared AVs (SAVs). Their findings provide clues on where in the urban area, there exists higher or lower PAV or SAV adoption potential. However, no scholar has created a model to index or score the PAV and SAV adoption potential and map it for a region. This thesis addresses these gaps. Through the literature review, variables that are strongly associated with a PAV or SAV adoption, and their index weights are identified. Then, using ArcMap 10.5.1, the PAV and SAV adoption potential is mapped out at the census tract level in the study area: the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA). Findings are then generated to inform planning and policy development. \n\tSome highlights of the findings are as follows. Frist, The areas with high PAV adoption potential tends to be in the inner suburb, while the areas with low PAV adoption potential are often in the central city (Toronto). All of the areas with high SAV adoption potential are in the central city (Toronto), and most of the areas with low SAV adoption potential are in the outer suburb. Second, each of the four types of areas has some special land use characteristics. Third, in the park-and-ride and kiss-and-ride service areas of the GO train stations in the GTHA overall, there is discernably lower PAV adoption potential, and obviously higher SAV adoption potential. However, the overall potential of PAV and SAV adoption varies from line to line, and from station to station. Last but not least, changing the price of SAVs would unlikely change the PAV and SAV adoption potential in an area. \n\tAll of the findings expand the understanding of planners and policy makers in identifying areas with high or low PAV or SAV adoption potential. Knowing these locations and their characteristics would help planners and policy makers develop their plans and policies on PAVs and SAVs. The findings on the GO train services provide some background knowledge for Metrolinx staff to prepare a redesign of its parking spaces for GO train passengers, and the use of SAVs to help its passengers to access its GO train stations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».