Analysing the Impact of Pedestrian Network Centrality on Segment-Level Pedestrian Density
Notice bibliographique
Résumé
Studies have shown that street network centrality measures are capable of explaining a significant proportion of pedestrian activity. These studies typically employ street centreline networks that differ significantly from the networks that pedestrians use to traverse the built environment. Presently, centrality approaches are rarely applied to dedicated pedestrian network (DPNs). This creates uncertainty regarding their ability to explain pedestrian activity when derived from DPNs. This study addresses that gap by investigating the extent to which centrality metrics derived from DPNs can explain observed pedestrian densities, both alone and when controlling for other built environment variables in metro station environments in Asia. In total, four DPNs were created centred on metro stations in Bangkok, Manila, Osaka, and Taipei chosen to represent different urban typologies. Multivariate results show that centrality metrics alone explain a mere 6–24% of observed pedestrian densities when calculated on DPNs. When all factors are considered, the contribution of centrality remained consistent in most study sites but is somewhat reduced with land-use variables and proximity to rail transit revealed as the strongest predictors of pedestrian density. Pedestrian design factors were also frequently associated with pedestrian density. Finally, stronger associations between centrality and pedestrian densities were observed in the denser, more complex pedestrian environments. These findings provide insight into the performance of centrality measures applied to DPNs expanding pedestrian network research in this area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».