A joint analysis of accessibility and household trip frequencies by travel mode
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the endogenous relationship between residential level of accessibility and household trip frequencies to tease out the direct and indirect effects of observed behavioural differences. We estimate a multivariate ordered probit model system, which allows dependence in both observed and unobserved factors, using data from the 2016 Transportation Tomorrow Survey (TTS), a household travel survey in the Greater Golden Horseshoe Area (GGH) in Toronto. The modelling framework is used to analyse the influence of exogenous variables on eight outcome variables of accessibility levels and trip frequencies by four modes (auto, transit, bicycle and walk), and to explore the nature of the relationships between them. The results confirm our hypothesis that not only does a strong correlation exist between the residential level of accessibility and household trip frequency, but there are also direct effects to be observed. The complementarity effect between auto accessibility and transit trips, and the substitution effect observed between transit accessibility and auto trips highlight the residential neighbourhood dissonance of transit riders. It shows that locations with better transit service are not necessarily locations where people who make more transit trips reside. Essentially, both jointness (due to error correlations) as well as directional effects observed between accessibility and trip frequencies of multiple modes offer strong support for the notion that accessibility and trip frequency by mode constitute a bundled choice and need to be considered as such.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».