The Multimodal Accessibility Target (MAT)
Notice bibliographique
Résumé
If an infrastructure intervention, such as the conversion of a car lane into a dedicated bus lane, decreases automobile accessibility but increases transit accessibility, what is the overall effect on accessibility? To date, no methods have been proposed to evaluate this question. Accessibility research in the transportation and land-use literature has been dominated by unimodal and comparative approaches to analyzing accessibility. Little attention has been paid to quantifying multimodal accessibility or to the interactions between modes, and how these might affect overall accessibility. Moreover, the use of targets for accessibility in planning has been largely ignored. Particularly important to the evaluation of transportation planning outcomes is accessibility to employment, as this is a key element and predictor of urban economic prosperity. This study, building on the work of Alain Bertaud, proposed the multimodal accessibility target or MAT. The MAT provides a more accurate picture of overall (across mode) accessibility to jobs in a city, and can be used to evaluate transportation infrastructure investments. It also provides a target for accessibility that is an easily interpretable indicator that can serve as a goal in accessibility-based transportation planning. A case study of the proposed implementation of a bus rapid transit (BRT) system in Montreal, Canada was used as an empirical example of the use of the MAT. In the case study, predicted multimodal accessibility to employment in the study area (and thereby the MAT) was found to increase with BRT compared with the base case scenario.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».