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Enregistrement W3010755929 · doi:10.1177/0361198120911053

Importance of Automobile Mode Share in Understanding the Full Impact of Urban Form on Work-Based Vehicle Distance Traveled

2020· article· en· W3010755929 sur OpenAlexaffabout
Yang Xi, Jeff Allen, Eric J. Miller, Steven Farber, Robert Keel

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVehicle miles of travelWork (physics)Transport engineeringSustainabilityLand usePlan (archaeology)Mode (computer interface)Transportation planningBusinessGeographyEngineeringCivil engineeringComputer scienceEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vehicle kilometers traveled (VKT) has been widely used in regional planning as a key sustainability performance indicator. Many regional growth plans for reducing work trip VKT have been proposed, with a focus on land use development in employment centers. Despite the potential impact of urban form on the reduction of VKT, the fundamentals of how this takes place remain unclear. This study analyzes the relationship between urban form, VKT, and mode shares by examining office commuting patterns in the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA) through a structural equation modeling approach. The model supports the substantial impact of urban form on the reduction of VKT; however, it indicates that such an impact is made mostly through shifting modes, rather than directly on reduced travel distances. This model is then used to evaluate critically a regional growth plan for the GTHA, finding that strategies focusing solely on increasing land use densities in employment centers are not likely to reduce regional VKT significantly without also easing commuting auto dependency. Thus, it is recommended that more sustainable travel alternatives for workers in employment centers should be provided to achieve a sufficient reduction in VKT.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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