Does an Increase in Population Density Increases Transit Mode Split? Going Beyond the Contemporaneous Correlation Between Built Form and Public Transit Mode Share
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the relationship between public transit mode share and population density. It critically reviews the long-held belief that an increase in population density (compact built form) will result in an increase in public transit ridership. The research developed a longitudinal data set of travel behavior, transit supply, and proxies of built form for 1996 and 2016 for the City of Toronto. The data set is spatially disaggregated at the Traffic Analysis Zone (TAZ) level such that the TAZs that divide the City into 480 mutually exclusive and collectively exhaustive zones. The paper found that a cross-sectional analysis of population density and transit mode share captures mostly the contemporaneous relationship between the two and does not, by default, lend credence to the argument that if the density increases over time at a place, it will subsequently result in higher public transit ridership. Such a question will require a longitudinal analysis where the impact of a change in public density over time is examined to determine its impact, if any, on transit ridership. Using Linear Mixed Models for longitudinal data, the paper found that the contemporaneous relation between density and transit mode share holds, but the change in population density over time does not automatically correlate with an increase in transit ridership
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».