What's a city got to do? Setting minimum transit-based jobs accessibility to enhance travel time equity and public transport mode share in Canadian cities
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, transport-planning practice has evolved from prioritizing car-centric development to focusing on advancing sustainability goals. Moreover, many cities around the world have begun to expressly establish time-based opportunity targets, seeking to adjust land use and transport systems to ensure people's needs are met. Accessibility, the ease of reaching destinations, is a performance-based measure that accounts for land use and transport systems and provides policymakers with a better understanding of how adequately cities provide their residents with access to opportunities. To guide communities in their aspirations to increase sustainable mode use as expressed in their local and regional transport plans, this chapter identifies the minimum levels of accessibility needed to improve travel-time equity (aiming for 60 minutes or less) and achieve the targeted public-transport mode shares in eight major Canadian metropolitan regions, including Toronto, Montréal, Vancouver, Edmonton, Québec City, Winnipeg, London and Halifax. The results show that the required level of transit-based accessibility is context-specific and depends on the size, built environment and spatial structure of respective regions, as well as the level of ambition that their goals represent. For many regions with relatively modest public-transport mode-share goals, the improvements in accessibility necessary to achieve their targets would require moderate efforts. However, to provide most residents with reasonable transit travel times of under an hour, the increase in transit accessibility would have to be more substantial.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».