The effects of urban form on public transportation demand in a developing city
Notice bibliographique
Résumé
Rapid urban growth in developing cities alters urban form, which directly and indirectly impacts access to public transit. Therefore, to accurately predict future public transit usage in order to achieve a sustainable public transportation system, it is essential to understand how each urban form indicator influences demand. However, most previous research has focused primarily on the Global North or China. Therefore, this study aims to fill that gap by analyzing the effects of urban elements on public transportation demand in a developing city. To do so, after a comprehensive review of relevant studies, effective elements of urban form were identified. Then, using spatial statistical analysis, a database of the urban form and travel characteristics was assembled, and random forest regression was employed to examine the relationship of different urban form indicators with public transit usage. The model achieved a good fit and, using a game-theoretic interpretability technique revealed that most variables had consistent associations with the findings from studies in other parts of the world. However, a few variables exhibited different associations, such as distance to educational land use. Additionally, some variables had opposite associations depending on whether they were at the origin or destination of the trip, such as distance from the city center. Therefore, it is concluded that the impact of each factor on public transportation demand should be evaluated on a case-by-case and an origin–destination basis.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».