Modelling the Factors Influencing Car Ownership
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ: Les sociétés actuelles sont largement dépendantes de l’automobile. Leurs systèmes de transport centrés sur sa possession et son utilisation entrainent des conséquences négatives importantes sur les changements climatiques, l’environnement, la qualité de vie, la santé, les inégalités sociales et les finances publiques et privées. Alors que beaucoup d’efforts sont mis pour réduire l’utilisation de l’auto, trop peu sont mis pour limiter la croissance de la motorisation. Pourtant, la possession automobile favorise grandement son utilisation au détriment des autres modes de transport et influence plusieurs autres aspects des comportements de mobilité. De plus, les taux de possession automobile sont en augmentation dans de nombreuses villes et régions du monde incluant au Québec et dans sa métropole, Montréal. Une première contribution de ce projet de thèse a démontré que la réduction des taux de possession véhiculaire n’est pas abordée dans les documents de planification des transports et de l’aménagement du territoire de la province. De plus, une analyse des projets planifiés d’infrastructures indique que les projets d’ajout de capacité routière sont encore favorisés par le gouvernement provincial, allant ainsi à l’encontre de la vision et des objectifs fixés dans ses documents de planification. Ceci suggère une résistance politique à un changement de paradigme en mobilité et la poursuite du développement d’un développement territorial centré sur l’automobile, lesquels pourraient expliquer en partie la croissance observée de la motorisation. La motivation pour ce projet de recherche découle de ces constats. L’objectif principal est de raffiner notre compréhension des facteurs d’influence de la motorisation, et plus largement, de la façon dont les ménages accèdent à l’automobile. Une revue de la littérature scientifique portant sur la modélisation de la possession automobile a permis d’identifier plusieurs aspects sous-étudiés. Ces aspects font l’objet de trois principales contributions, chacune ayant leurs questions de recherche spécifiques contribuant à l’objectif principal de la thèse. La méthodologie générale repose sur le développement d’une base de données géospatiale intégrée rassemblant plusieurs ensembles de données. À partir de celle-ci, plusieurs représentations de la possession automobile sont élaborées et un large éventail de variables explicatives sont calculées afin d’être testées dans les modèles développés pour chacune des contributions.» ABSTRACT: Today’s societies are highly dependent on automobiles for personal mobility. Excessive car use puts a high burden on climate change, the environment, quality of life, public health, social inequalities, and public and private finances that have been well documented for decades. At the heart of car-centred societies and transportation systems is car ownership. Ownership of cars is linked to higher car use, reduced use of other modes, longer distances travelled and various other aspects of travel behaviour. While car use and ownership reductions are needed to limit their externalities on societies, the trends point in the opposite direction. Car ownership is on the rise in many cities and regions worldwide. The province of Québec and its largest city, Montréal, taken as a case study in this thesis, are no exception. An early contribution of this thesis revealed that targeting car dependency and setting goals to stop the growth and, ultimately, reduce car ownership is too often forgotten in municipal, metropolitan and provincial transportation planning documents. Furthermore, analysis of planned transportation infrastructure projects indicates that road expansions are still favoured by the provincial government, running against the vision and objective of its planning documents. This suggests a political resistance to a paradigm shift and the pursuit of car-oriented transportation planning that likely fuel some of the observed growth in car ownership. This context provided motivation for this dissertation’s objective to refine our understanding of factors influencing car ownership decisions and, more broadly, decisions about how households decide to access automobiles in urban settings. A review of the car ownership modelling literature revealed several gaps. This gave rise to three specific contributions, each with specific objectives and research questions. The research relies on developing an integrated spatial database that fuses numerous datasets. The database allows for the preparation of different representations of car ownership and the computation of a large variety of explanatory variables to be tested and incorporated into various car ownership and mobility tool ownership models developed in the three contributions.»
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».