Aging Demographics in Medium-Sized Cities: Case Study of Travel Behavior in Kamloops, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In western countries, the imminent aging of the baby boomer generation will have significant impacts on the function and sustainability of transportation systems. While the demographic shift of larger cities will be mitigated by the in-migration of younger residents, smaller cities will experience a sharper increase in median age due to the out-migration of younger residents. This outlook, coupled with the existing auto-oriented culture in medium-sized cities, presents a unique set of transportation sustainability challenges for smaller communities. In the Canadian context, the effects of the aging demographic on transportation demand have received surprisingly little attention, and, though the demographic change will be most pronounced in smaller cities, the existing literature is focused on large cities. Given this, this paper serves to research the effects of age on travel behavior in the medium sized city of Kamloops, British Columbia. From the city’s household travel survey data, it is found that significant travel behavior differences exist between different age cohorts. The empirical behavior analysis is supplemented with the city’s population projections for each age cohort to demonstrate the future transportation impacts of the aging demographics. Though transit ridership in the city is lacking and an increase in older residents is shown to perpetuate this problem, the analysis indicates that the city is well positioned to push for increasing active mode shares into the future.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».