Analysis of BRT systems and its implications on physical activity using a hurdle model statistical approach
Notice bibliographique
Résumé
Past research has explored the relationship between physical activity and public transit availability. Evidence suggests an increase in physical activity linked to public transit; however, research connecting physical activity to changes in transportation is scarce. Many studies focus on BRT systems, which are popular among emerging economies. Using data from Rio de Janeiro’s TransCarioca and Mexico City’s Metrobus, we investigate the effects of a new BRT service on the physical activity of catchment area residents. One problem related to traffic project evaluation research is that interviewed subjects in pre- and post-periods are different; hence, some research groups have applied propensity score matching techniques to reduce bias and achieve systematic concordance between treatment and control groups. Another limitation of this methodology is that it does not consider zero-inflated responses, thus lacking accuracy while estimating the average treatment effect. We present a novel approach where we conduct a matching process using the population’s sociodemographic variables —e.g. gender, age, and marital status— to build the after-mentioned groups, and then we use a hurdle statistical model in which the two processes generating the zeros and the positives are not constrained to be the same. Using the responses to over 8000 IPAQ questionnaires applied in Rio de Janeiro in 2011 and 2015, and in Mexico City in 2011 and 2014, after the implementation of BRT systems, we analyzed the time residents in the catchment area spent walking for utilitarian and recreational purposes using a Cragg double-hurdle regression model. Preliminary results show a statistically significant effect of Mexico City’s Metrobus system implementation on physical activity. At the same time, Rio de Janeiro experienced an increase in the same area after the TransCarioca system implementation, although the transport-mode change is statistically insignificant.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».