Active Transportation Modes: Data Requirements and Historical Analysis of Impedance Functions
Notice bibliographique
Résumé
Active travel, encompassing walking and cycling, has emerged as a vital component in pursuing sustainable, healthy, and efficient urban transportation systems. This thesis comprises two interrelated studies that collectively contribute to a comprehensive understanding of active travel behavior and its analysis within the Canadian context. At the first step, we focused on the data prerequisites and sources required for active accessibility analysis, systematically evaluates geographic accessibility measures and data specificity essential to assessing walking and cycling in the Canadian urban landscape. As accessibility increasingly takes center stage in urban transportation policies, it becomes imperative to understand the unique data requirements and methodological considerations for these non-motorized modes. In the subsequent phase of our research, we extensively analyzed active travel behavior trends in Canada, spanning three decades from 1986 to 2015. This study uses data from Canada’s General Social Survey to examine individual preferences and behaviors related to walking and cycling. The focus is mainly on understanding how these behaviors vary according to different trip purposes and geographical contexts. Our approach involved the calibration of empirical impedance functions to gain insights into the willingness of individuals to travel to various destinations using active modes of transportation. This aspect of the study is crucial in quantifying the time individuals are willing to allocate to walk and cycle to reach their destinations. The investigation notably provides a historical perspective on the evolution of active mobility over the past 35 years. This historical analysis is pivotal in unraveling the changes in active travel behavior, influenced by factors such as urban development trends, societal attitudes towards health and environmental sustainability, and modifications in transportation infrastructure and policy frameworks. Our findings reveal significant and consistent disparities in trip durations between walking and cycling modes, accompanied by intriguing temporal variations over the years.
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 | 0,015 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».