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Enregistrement W654861553 · doi:10.3141/2531-10

Chasing Sustainability

2015· article· en· W654861553 sur OpenAlexaff
Myriam Langlois, Dea van Lierop, Rania Wasfi, Ahmed El-Geneidy

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRIPS architectureSustainabilityTravel behaviorDestinationsSustainable transportUrban sprawlMultinomial logistic regressionMode choiceRelocationPublic transportBusinessIncentiveTransport engineeringTransit-oriented developmentTravel surveyWork (physics)MarketingUrban planningGeographyEconomicsTourismEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the solutions suggested for mitigating the detrimental effect of motor vehicles on society is to implement transit-oriented development (TOD). This type of development is intended to reduce automobile use and urban sprawl as well as to provide communities with more socially, environmentally, and economically sustainable neighborhoods that offer a variety of mobility choices. This study attempted to find out whether new residents adopted more sustainable modes of transportation after their relocation to a TOD. The analysis determined which factors influenced travel mode switching decisions by specifying a multilevel multinomial logistic regression model. Data for the analysis were drawn from a travel behavior survey conducted on residents in seven North American TODs in 2013. The results showed that newcomers adopted more sustainable travel modes for amenities and leisure trips after they relocated to a TOD but that they were less likely to do so for work and shopping trips. To encourage more sustainable travel modes, the study findings suggested that transit incentives coupled with workplace parking charges needed to be considered. Factors that were found to increase the probability that new TOD residents would switch to a more sustainable mode of transportation included their awareness of the environmental impact of each travel mode, the ease with which it was possible to walk through the neighborhood and to various destinations, and the proximity to transit stops. However, larger household size, homeownership, and the addition of a new car had negative impacts. The findings provided new insights into TOD planning and its link to travel behavior; these insights could benefit planners, engineers, and policy makers who have adopted the TOD approach to development with the goal of mitigating car usage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,015
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0010,015
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,007

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.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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