Influence of pedestrianization on travel behavior changes: a case study of Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Pedestrianization promotes active modes of transportation and provides many benefits related to the environment, economy, health, and mobility. Nonetheless, it has often faced widespread opposition from residents and business owners. Therefore, it is essential to examine the effectiveness of pedestrianization programs (i.e., transforming streets into car-free zones). Objectives This study investigates the influence of different variables on pedestrianization effectiveness in Montreal, Canada. The effectiveness of pedestrianization is evaluated in terms of frequency and duration of walking trips, duration spent in street shops, and route change. Methods An online survey was distributed in Montreal. A powerful machine learning method (XGBoost) is used for modeling, and two interpretation techniques (SHapley Additive exPlanations and Partial Dependence Plots) are used to interpret the results of XGBoost. The performance of the developed interpretable machine learning approach is compared with Ordinal Logistic Regression. Results The top variables impacting the effectiveness of pedestrianization are the level of agreement in redoing pedestrianization projects every year, the opinion on the influence of pedestrianization on individual mobility, the level of satisfaction with urban furniture of pedestrian streets, the level of satisfaction with the attractiveness of pedestrian streets, and age. Conclusions Positive attitudes toward pedestrianization and active travel satisfaction are the top determining factors in supporting pedestrianization, and they play a vital role in the effectiveness of pedestrianization programs. Therefore, improving the urban furniture and the attractiveness of car-free streets increases the effectiveness of these projects. Among socio-demographics, age is the top variable, and pedestrianization is the most effective for individuals between 33 and 45 years. Accordingly, policymakers should prioritize the implementation of such projects in areas with the highest concentration of this age group to maximize their effectiveness. Further, travel behavior changes are highly dependent on the trip purpose and the built environment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».