A longitudinal analysis of travel demand and its determinants in the Greater Toronto-Hamilton Area
Notice bibliographique
Résumé
This study provides a unique long-term investigation of regional travel demand that addresses several gaps in the existing longitudinal literature. Firstly, it investigates the development of travel demand in terms of both vehicle kilometres travelled (VKT) and passenger kilometres travelled (PKT), based on actual demand, congestion and equilibrium distances, using road and multi-modal transit networks in the Greater Toronto-Hamilton Area (GTHA). Secondly, it identifies influential travel demand determinants after testing an extensive set of variables including longitudinal gravity-based transport accessibility measures. Thirdly, it investigates to what extent the determinants’ influence changes over time and various locations within the study area, providing new insights into the temporal and intra-regional variations of travel demand and its determinants. The findings show that VKT and PKT have grown in absolute and per trip terms, mainly due to substantial population growth, especially in the suburban areas. Whilst average potential travel times by transit have decreased, they are substantially longer than auto travel times. Furthermore, travel demand determinants vary significantly across space by degrees of urbanity, especially for VKT. The findings call for area- and population segment-specific land use and transportation policies across the GTHA.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».