Examining the influence of personal-time-based accessibility on the frequency of public transit use among older adults across Canada
Notice bibliographique
Résumé
• Public transit can be a viable solution for older adults facing driving cessation. • Accessibility can help evaluate if public transit allows older adults meet their needs. • Personal-time-based accessibility (PTBA) is calculated using the travel time people find reasonable. • Increasing older adults’ frequency of public transit use can be achieved through increasing PTBA. • Those who perceive having good access by public transit use it more frequently. Many older adults face the prospect of driving cessation as they age. Ensuring that public transit services meet their needs could contribute to their independent mobility and long-term health. Accessibility, the ease of reaching destinations by a certain mode, is a measure that can be used to indicate how well the land use and transport systems allow people to reach their desired destinations. This paper explores how perceived and objective levels of accessibility influence older adults’ frequency of public transit use in a Canadian context. Based on a survey collected in six Canadian regions (N = 2,452), we use respondents’ stated reasonable travel time by public transit to generate a personal-time-based cumulative accessibility measure. We then develop a weighted binary logistic regression model to understand the impacts of the personal-time-based accessibility measure, perceived accessibility, and other personal characteristics on older adults’ frequency of public transit use. The results indicate that both perceived and personal-time-based accessibility have a strong and positive impact on frequent public transit use. Older women were found to be more frequent public transit users, whereas older adults who have access to a private vehicle use public transit significantly less. Findings from this research support the utilization of accessibility by public transit as a tool to better assess and plan for the transport needs of older adults. The results can be relevant for transport planners and policy makers interested in improving the well-being and independence of older adults through increasing their use of public transit.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».