Equity-related Benefits of Public Transit Expansion: An Exploration of Post-secondary Student Travel Behavior Between 2015 and 2019 in the Toronto Region
Notice bibliographique
Résumé
This study compared transit equality before and after the Toronto-York Spadina Extension. I examine the equal distribution of subway ridership increase by socioeconomic status from 2015 to 2019. StudentMoveTO survey (Mitra et al, 2020) and Ontario margonalization Index are the key data sources ( Matheson et al., 2022). First, I look at public transit use at six universities in Toronto region. Second, I study the socio-demographic characteristics of subway riders from 2015 to 2019 on Keele campus. Using hot spot analysis, Generalized linear regression, and geographically weighted regression, I examine student subway use and if growth is correlated with socially excluded neighbourhoods. The study indicated an increase in subway use among post-secondary students to/from six campuses, especially among female, trans, and non-binary students and students with less than $30K family income who use subway to commute to/from York University's Keele campus. The data show that the relationship between student subway use and marginalised neighbourhoods varies by census tract. Most areas don't see a strong positive association between marginalisation index and the growth in using subway among the student.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».