IMPACTS OF SETTLEMENT PATTERNS AND DYNAMICS ON URBAN MOBILITY BEHAVIOUR: FINDINGS FROM THE ANALYSIS OF MULTIPLE DATA SOURCES
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes how there is a widespread recognition that transportation and land-use are strongly related. Actually, an extensive literature documents our current understanding of relationships linking urban form factors (residential and employment density, transit supply, auto ownership, accessibility and socio-economic factors such as income, age, gender and occupation) with travel activity (travel distances, modal split, mobility rate). Worth mention is a review of literature conducted in 1998 that summarized the current understanding of the implications of land-use on transit and the implications of transit on urban form in terms of influent factors. Noted in this research is the fact that while transportation and land-use are strongly related, the current means of analyzing this relationship are limited. Urban sprawl, when observed according to its time dynamics, generates strong structural changes in travel behavior for commuters. For metropolitan transportation planners, recent and urgent concerns are emphasizing needs for clarifying the mutual impacts between land-use and transportation networks. In the same context, transport systems analysis at the metropolitan level faces the methodological challenge of accessing, structuring and exploiting relevant information from multiple data sources. This paper defines an analytical framework for modeling the impacts of settlement patterns and related mobility behavior by the incorporation of multi-dimensional variables in order to represent the complexity of the urban process phenomena. The question of forecasting future settlement pattern and related mobility is also addressed. An extensive experimentation with the Montreal data constitutes a demonstration of the applied methodology.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».