Urban mobility and carbon emissions: Decoding the influence of sociodemographic factors, trip-level built environment, and travel behaviour of workers in three UK cities
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Notice bibliographique
Résumé
Quantifying how individual-level travel patterns intersect with built environment features and sociodemographic characteristics is essential for addressing transportation-related CO₂ emissions. Existing evidence is predominantly based on aggregated individual and/or area-based data, neglecting important drivers of emissions at the trip level and variations by individual characteristics, including employment types. GPS-tracked mobility patterns from a random sample of 587 workers in three UK cities (Brighton and Hove, Leeds, and Birmingham) are analysed to estimate CO 2 emissions at the trip-level and person-level, accounting for multi-modal travel. Walkability and public transport availability at trip origins is associated with reduced emissions at the trip level but not overall individual emissions. Employing latent class analysis, participants were grouped based on multiple sociodemographic characteristics. Women with no access to a car were identified as low emitters, while individuals with access to a car as high emitters, regardless of gender and education level. These findings reinforce the need for policy frameworks that extend beyond traditional single-location strategies. Enhancing walkability and public transit connectivity in key activity hubs such as commercial, leisure, and other high-traffic areas, alongside incentives for behaviour change, offers significant potential to reduce transportation CO₂ emissions. Moreover, as dynamic population shifts and evolving travel patterns weaken the effectiveness of monocentric urban structures, our findings suggest that transitioning toward a polycentric model can be a more effective strategy for lowering transport-related CO₂ emissions. By emphasizing this broader spatial reach, urban planners and policymakers can better tailor interventions to distinct population segments, effectively supporting low-carbon travel and advancing sustainable urban mobility goals.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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)
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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 découle