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Enregistrement W2991587618 · doi:10.1289/isee.2016.4145

Factors Influencing Commuting Mode Choice: A Multilevel Analysis

2016· article· en· W2991587618 sur OpenAlexaboutno aff
Minh Tran Thao Le, Garam Byun, Yong‐Soo Choi, Hyeonjin Song, Honghyuk Kim, Hyomi Kim, Jong-tae Lee

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusMultilevel modelOddsMode choiceSustainable transportTravel surveyTravel behaviorPublic transportClimate changeData collectionMode (computer interface)Affect (linguistics)CyclingDemographic economicsGeographyPsychologyEnvironmental healthTransport engineeringEconomicsStatisticsSustainabilityMedicineLogistic regressionMathematicsEngineeringComputer scienceEcologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Mitigating private vehicle use can lead to improvements in physical health and reduce traffic-related emissions. Thus, influencing travel patterns and behaviors of individuals has become a focus for policy makers and researchers. This research provides a multilevel analysis on individual characteristics as well as area-level climate parameters that may influence an individual’s commuting mode choices across multiple Canadian cities. Methods: The study used individual data from the 2011 National Household Survey conducted by Statistics Canada. The city-level climate data were collected from Environmental Canada’s 1981-2010 Normals & Averages collection. Different multilevel models were fitted using MLwiN version 2.35 to investigate relationship between socioeconomic and climate variables and commuting mode choice (private, public and walking/cycling), using private vehicle as a reference. Results: Older age and higher income groups tend to prefer taking private vehicle in comparison to other modes. Educational and gender differences were also a significant determinant of mode choices. The climate variable indicate an increase in annual temperature encourages walking/cycling (OR=1.24, 95% CI: 1.03-1.48), but an increase in annual average summer temperature is associated with higher private transport use (OR=0.80, 95% CI: 0.69-0.92). Higher average winter temperature was significantly associated with higher odds of taking private vehicle compared to public transport. Conclusions: Individual characteristics can allow policy makers to identify target groups for promoting more sustainable modes of transportation. The climate variables indicate that temperature can affect travel decisions differently between locales with distinct climate condition, thus policies should be local. As climate change occurs, transportation policies should also consider heat threshold in which more individuals may switch to private vehicle use for more comfortable traveling.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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