Analysis of millennials and older adults’ automobility behavior in Hamilton, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the automobility behavior of millennials (those born between 1980 and 2000) and older adults (65 years and older) and the factors that influence their automobility behavior using cross-sectional data from Hamilton, Ontario. This study focuses specifically on how automobility behavior of millennials and older adults is shaped by their socio-demographic characteristics, living arrangements, attitudes, and preferences toward transportation modes and residential location characteristics. Results from the binomial and ordinal logistic regressions suggest that depending on whether a millennial or older adult lives alone, with a partner, or in an apartment, their automobility behavior differs. The study also finds that positive attitudes and preferences toward sustainable travel behavior make both generations less auto-oriented, especially millennials. Regarding preferred residential location characteristics, compared to older adults, millennials’ preference toward off-street parking in their residential neighborhood is likely to influence their automobile use. Compared to older adults, living arrangements, attitudes, and preferences influence, to a greater extent, millennials’ attributes of automobility. Further, the study also suggests that living arrangements, attitudes, and preferences can differ among millennials and older adults. Consequently, the impact on each of the attributes of automobility behavior will differ.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».