Assessment of the impact of a public transportation infrastructure on the change over time in greenhouse gas emissions of a city: case study of the Vancouver SkyTrain's Canada Line
Notice bibliographique
Résumé
The transportation industry is a vector of important change to meet the challenges of sustainability and resilience of our societies. It is the second largest GHG emitter in Canada, accounting for nearly 28% of the country's total emissions. Among these emissions, 57% were attributable to the travel of Canadians in 2021, of which 30% are linked solely to the use of private cars. To limit their circulation, the development of public transit infrastructure is an effective way. However, such infrastructure has indirect effects on GHG emissions due to its interdependence with the urban planning and its socio-economic characteristics. This research paper aims to evaluate the impact of the commissioning of a public transit infrastructure on the evolution of a city's GHG emissions over time. The case of the Vancouver SkyTrain's Canada Line was analyzed. The methodology used to carry out this study is a synthetic control. This is one of the contributions of this research to the existing literature, whose studies generally only assess the direct effects of a transportation infrastructure from the emissions avoided by the modal shift of passengers. The data analyzed was collected from the open databases of Canadian cities and Statistics Canada. These include GHG emissions in CO2 equivalent, GDP, gasoline and fuel tax revenues, construction investments, number of inhabitants and their transportation habits in the cities in the control group. The results show that the introduction of the Canada Line resulted in an increase of approximately 8.6% in Vancouver's GHG emissions in 2011. This increase could be explained by the redevelopment of neighborhoods around infrastructure stations to the detriment of their gentrification, accentuating urban sprawl. For an investment in a sustainable means of transport to effectively reduce GHG emissions in the long term, more emphasis should be placed on the interactions between transport, urban development (to be built or renovated) and the socio-economic characteristics of neighborhoods. Studies with more spatial precision would provide a better understanding of the interweaving of social, economic, and environmental changes generated by transportation infrastructure and affecting a city's GHG emissions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».