Household Activity Spaces and Neighborhood Typologies: \nA spatial and temporal comparative analysis of the effects of clustered land use indicators on the travel behaviour of households in three Quebec cities
Notice bibliographique
Résumé
As the number of urban dwellers worldwide increases and as governments struggle to meet the pressure a concurrent rise in personal travel places on cities, the importance in understanding travel demand becomes vital. Traditional approaches to understanding the interaction between built form and travel have focused on individual indicators such as population density or land use mix, while measuring outputs such as vehicle kilometers travelled or mode share. Activity spaces, in contrast, are a relatively new and underexplored measure of travel demand which looks at the distribution of trips throughout space. These activity spaces are the focus of the following manuscript. \nA variety of land use and accessibility measures are described and calculated, the goal being to discern their effect on activity spaces in the Montreal, Sherbrooke and Quebec metropolitan regions. Clustering is used to find representative combinations of urban form indicator values, or neighborhoods, after which statistical analysis is employed to quantify the relationships between these clusters and the travel patterns of the households living in them. The primary data sources for mobility are origin-destination surveys conducted 5 years apart in each city; three such surveys were used for Montreal, two for Quebec and one for Sherbrooke. \nResults indicate that neighborhood type has a significant effect on the dispersion of travel, even after controlling for household size and type, number of trips and other demographic characteristics. Another key finding is that average activity space size is correlated with overall city size. Finally, the geometry of trip distribution is related to propensity for using specific transportation modes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».