Home Location and Commuting Trade-offs of Two-Commuter Households: Case of National Capital Region of Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the relationship between commuting mode choice and home location attributes by using a joint econometric modelling framework. Home location attributes are characterized by the total commuting distances of two commuters and the angle between two workplaces at the home location. 2011 household travel survey data for the National Capital Region (NCR) is used for empirical investigation. It is found that auto driving is the most dominant mode for commuting for two-commuter households. Contrary to usual speculation, shared modes (e.g. auto passenger and transit kiss & ride modes) do not have a high modal share in two-commuter households. Empirical investigation reveals that two-worker households in the NCR are not able to optimize their home location (with reduced total commuting distance and a wider angle between two workplaces at the home location). While higher modal accessibility increases the angle and reduces the total commuting distance, various socio-economic and land use factors reduce the correlation between total commuting distances and the angle. So, this gives a cautionary tale to urban transportation and land use planners for taking these findings into considerations as the two-commuter households are increasing in proportion in many urban areas.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».