If you build it, who will come? Exploring the effects of rapid transit on residential movements in Metro Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
As cities across the world embrace the benefits of rapid transit technology and invest in the expansion of existing infrastructure or plan for the introduction of new lines, the differences in both benefits and externalities that bus rapid transit (BRT) and rail rapid transit (RRT) bring remain unclear. This study aimed to address that gap and understand whether there was a distinction in impacts on the residential migration of households in different income and residential tenure groups as the result of BRT and RRT projects. This was achieved by exploring the effects of both modes in the same metropolitan region—metro Vancouver. This study used three BRT and three RRT lines that were in service for all or part of the 20 years spanning 1996 through 2016 to assess the rates of in-movement of households by income in Census Tracts (CTs) within 800 meters (½-mile) of a given rapid line. Our analysis suggested that areas adjacent to the Expo-Millennium RRT Corridor saw fewer in-movers between the 2001 Census and the 2016 Census than the areas without rapid transit infrastructure, while the same was true for the CTs affected by BRT lines and that had a larger than average share of new housing while holding everything else (e.g., housing supply) constant. While we did not find evidence to state that the presence of rapid transit infrastructure disproportionately affected any one of the income groups, our analysis suggested that there were more affluent renters moving in along the RRT and BRT lines. At the same time, the share of low-income renters that moved into areas close to rapid transit lines remained relatively stable. This research added a unique perspective to the debate cities and transport agencies have been experiencing with respect to decisions around the investment into different transport technologies and contributed to the argument for the need to carefully plan and provide rapid transit infrastructure together with affordable and diverse housing options.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».