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Enregistrement W7049164218

Méthodologie de diagnostic de l'accessibilité piétonne aux stations du métro montréalais

2023· other· fr· W7049164218 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LimitingCost cuttingPublic investment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: «RÉSUMÉ:Le transport en commun est une composante essentielle pour nos sociétés modernes. Il permet non seulement de dynamiser une ville, relier ses différents quartiers et favoriser les déplacements piétons. En effet, utiliser les moyens de transport public oblige les voyageurs à pratiquer une activité physique lors de chaque déplacement. Cette dépense énergétique peut être très importante lors de chaque voyage. Ce projet se focalise sur l’analyse de l’accessibilité piétonne aux points d’accès aux transports en commun, en se concentrant particulièrement sur les stations du métro montréalais. Dans ce contexte l’accessibilité piétonne est importante pour l’analyse des particularités des conditions de marche associées à chaque station. Elles déterminent la facilité avec laquelle les individus peuvent se déplacer à pied et pourraient expliquer la préférence pour certaines stations plutôt que d’autres. Dans cette étude, nous développons une méthode pour évaluer l’accessibilité aux noeuds de transport en commun, applicable quel que soit le mode de transport. En effet, à partir des données de trajets réels, nous générons des courbes de niveau d’accessibilité réelle autour de chaque noeud étudié. Ces courbes de niveau représentent l’accessibilité piétonne autour de chaque station et prennent en considération les propriétés géographiques associées à la zone d’étude. Elles permettent de délimiter les bassins d’attraction de chaque station. Une fois ces bassins d’attraction obtenus, nous essayons de comprendre leurs caractéristiques propres que ce soit en termes de forme et étendue, ou en évaluant le développement de l’environnement bâti et les réseaux piétonnier et routier associés ou encore en se focalisant sur l’analyse des trajets qui y sont. Tous ces indicateurs peuvent se révéler importants dans l’établissement de perspectives d’évaluation d’une bonne accessibilité et comprendre ce qu’est une bonne accessibilité à une station de transport en commun.» ABSTRACT: «ABSTRACT: Public transportation is an essential component of modern society. Not only does it help to energize a city, it connects its various neighborhoods and encourages pedestrian traffic. In fact, using public transport make users engage in physical activity during each journey. The resulting energy expenditure can be very high. This project focuses on the analysis of pedestrian accessibility at public transport access points, with particular emphasis on the Montreal metro stations. In this context, pedestrian accessibility is important for analyzing the particularities of walking conditions associated with each station. They determine the ease with which people can get around by foot and justify the attractiveness of stations. In this study, we develop a method for assessing accessibility to public transport hubs, applicable regardless of the transportation mode. Using real trip data, we generate real accessibility contours around each node studied. These represent pedestrian accessibility around each station and account for the geographical properties associated with the study area. Once these catchment areas have been obtained, we try to understand their specific characteristics, whether in terms of shape and extent, or by assessing the development of the built environment and the associated pedestrian and road network, or by focusing on the analysis of the journeys made within them. All these indicators can prove important in establishing perspectives for assessing good accessibility and understanding what good accessibility to a transit station is. The metro occupies a central place in this study, since it is a key means of transportation in the region and there are enough relevant data to support the analysis.»

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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