Evolving transport mode changes: A longitudinal analysis of built-environment exposure in Montréal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the impacts of exposure to local and regional accessibility on travel behavior is essential to develop long-term effective land-use and transport policies. Previous research concentrating on accessibility impacts were mostly of cross-sectional nature and were conducted using pre-pandemic data. This study examines the longitudinal relationships between exposure to different levels of local and regional accessibility and mode use, focusing on how home relocation affects the frequency of use of the three major transport modes: active transport, driving, and public transit. The study uses five waves (2019–2024) of the Montréal Mobility Survey, to analyze 4550 panel respondents, split into worker ( N = 3067) and non-worker ( N = 1483) subsamples. Using a set of multilevel linear regressions and a cumulative exposure measure, this work analyzes the gradual impacts of home relocation and changes in exposure levels to regional and local accessibility on weekly mode use frequency over time while controlling for car ownership and household structure. The study provides robust longitudinal evidence on how residential relocation, built-environment exposure, and concurrent life decisions collectively reshape urban travel behavior in the post-pandemic era across different transport modes. The multilevel modeling approach reveals three key insights: (1) regional and local accessibility changes (through relocation) exert gradual and mode-specific effects, with active transport showing the strongest response; (2) while workers and non-workers show varying baseline travel patterns, both groups respond similarly to local and regional accessibility improvements and changes in car ownership; and (3) car ownership decisions can significantly moderate the effects of home relocation. These findings advance the methodological integration of longitudinal exposure measures to levels of accessibility in mobility research.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».