Employing Geographic Information Systems in Analyzing Pedestrian Accessibility to Public Bus Stops in Halifax
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we analyzed the locations of existing bus stops in the Halifax Regional Municipality (HRM) area and then calculated the walking distance in time in order to understand the accessibility for pedestrians. In doing so, we employed geographic information systems (e.g., spatial and network analysis tools) to generate accessibility models from bus stops at 5, 10, 15, and 20 min of walking distance. After generating the service area of bus stops on maps, we overlaid socioeconomic variables (i.e., age group, income, and bus-stop accessibility) to better understand the HRM public transport network. We found that population density was an important consideration in providing the number of bus stops in specific communities, which may be related to the facilities offered by the urban hierarchy. Furthermore, we established a relationship between transit stops and accessibility for people in age groups of between 0 and 19 (e.g., school-going children) and 65+ (i.e., the older population) so as to obtain an understanding of the time required for them to access the bus stops on foot. Overall, 77% of the population in the HRM was served by public transport within 5 min of walking; however, for the 65+ cohort, this number was higher (82%). A significant amount of the young population (23%) was served over longer distances than 10′ of walking. We summarize that our findings are critical for planners, practitioners, and researchers in order for them to understand the present transit system in place based on accessibility to the bus stops within walking distance.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».