Data Driven Transit Oriented Development Planning: Using Montreal’s New Transit System as a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The goal of transit-oriented development (TOD) is to encourage personal movement via walking or cycling to/from transit stations, increase the usage of shared means of transit, reduce highway, street, and parking congestion, and thereby instill both personal and environmental benefits. There has been a significant amount of research on the methods regional and city planners can use to identify and pursue opportunities for TOD. The primary focus of most prior research has centered on population density, walkability, land use diversity, and parking around potential transit nodes to identify which ones are best suited for TOD. Studies frequently aggregate these factors into a single TOD index. However, several key considerations have been omitted in past research and applications related to TOD, such as real estate development capacity, and market potential. This thesis aims to assess TOD potential quantitatively from both a city planner and real estate developers’ perspective for an existing transit network and new networks in the planning phase. As a result, city planners and real estate developers could co-create maps and indices to identify which existing stations would best serve as a new polycentric node, and where new transit lines should be placed to maximize the benefits associated with TOD. To address this gap in the prior literature and its practical applicability, this research proposes a unique methodological approach that focuses on development potential around major transit nodes and market potential. This new proposed methodology produces a spatial index with three distinct layers: the Walkability, the Potential Densification, and the Real Estate Market. Along with presenting a methodological approach, the methodology will be applied in a case study, using use the city of Montreal as an illustrative example.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».