Co-variates of Multimodal Accessibility in Canadian Cities
Notice bibliographique
Résumé
Accessibility has become one of the predominant ways of understanding the relationship between transportation and land use in urban areas. Traditional measures of accessibility understand it unimodally or comparatively, without consideration of the dynamics of a multimodal transportation system. Multimodal, or mode share weighted accessibility (MWA) measures, take into account observed mode shares of the underlying geographic units and apply them to the accessibility to employment provided by that mode share. The individual MWA values are then added to give a singular MWA value. In this research MWA models are created for over 20 Canadian census metropolitan areas. They’re presented at regional and census tract levels, where the latter are then used in regression models to understand correlations that exist between MWA and socioeconomic and demographic factors. Inferential statistics are used to estimate differences in means of the socioeconomic and demographic variables of the top and bottom quintiles of MWA in every region. Many of the socioeconomic factors were found to be significantly corelated with MWA, with higher MWA values being associated with higher median household incomes, lower proportions of renters, and typically lower population density and lower proportions of visible minorities and immigrants. This is the first study to use multimodal accessibility models to understand the relationships between accessibility and socioeconomic factors across large- and medium-sized metropolitan regions in Canada.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».