Exploring Differences in Child and Youth School Travel Mode Choice Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Significant research and policy interest over the last decade has centered on improving walking and cycling for school transportation. A child’s school travel behavior may change with transition to youth. An improved understanding of the differences and similarities between children and the youth can have important policy implications, but the topic remains understudied in current literature. Within this context, this paper examines school travel mode choice behavior of 11 year old children and 14-15 year old youth in Toronto, Canada. Morning period school trip data, obtained from the 2006 Transportation Tomorrow Survey, was analyzed using multivariate logit models. Distance to school was the most important barrier to walking for both age groups; neighborhood built environment characteristics (i.e., major street intersections, retail density and block density) had a stronger association with a child’s likelihood of walking compared to a youth; and access to transit was correlated with only a youth’s travel mode outcome. In addition, a male youth was more likely to walk than a female; gender of a child was not associated with school travel modes. As school travel related programs are beginning to be adapted to the high-school context, results indicate that the current North American model that is largely designed around transportation infrastructure may not be very successful. Instead, programs and initiatives should emphasize education, and perhaps attempt to understand and reshape the culture of youth mobility, in order to encourage healthy and sustainable travel practices among high-school students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».