Understanding the relationships between regional accessibility travel behaviour and home values
Notice bibliographique
Résumé
Accessibility is a comprehensive measure of the interaction between land use and transportation. It has been put forward as a performance-measure for transportation plans and projects; however its impact on individual travel activity and home location choice has been less studied. This research paper investigates the effect of accessibility on individual travel behavior, as well as accessibility’s monetary value in residential property markets. First, accessibility to jobs and workers by automobile is generated for the entire region. Second, the actual activity space of each household in the sample is computed. A linear regression model is used to predict the spatial dispersal and area of the household activity space, as well as the total distance traveled with the inverse balancing factors of the doubly constrained spatial interaction model of regional accessibility, while controlling for household characteristics. In addition, residents’ willingness to pay for higher levels of accessibility is measured through a hedonic regression model. The models show that households with high levels of accessibility to jobs have smaller, more spatially concentrated activity spaces as well as shorter travel distances than those with lower levels of regional accessibility. Accessibility also has a positive effect on home sale values. As a result, higher levels of accessibility promote shorter distances, more local travel patterns and are capitalized in home values. This study underscores the importance of using accessibility and activity spaces as performance-measures for land use and transportation planning. These measures will help transportation planners gain insight into travel behavior and travel demand and facilitate planning for more sustainable outcomes.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».