Built environment's main and moderating associations with travel mode choice across trip purposes
Notice bibliographique
Résumé
Limited research has simultaneously investigated both the main and moderating effects of the built environment on transport mode choice across various trip types. To fill this gap, we estimate the parameters of cross-classified random intercept and random slope logit models employing Bayesian inference. We use data on 97,564 trips taken by 76,819 residents of Montreal, Canada, and develop three models to analyze three specific types of trips: commuting, school, and non-work. Our results show that the built environment of a neighborhood affects the likelihood of car travel, not just among its residents but also among visitors. For instance, doubling the POI density of a neighborhood has a dual effect: a 2.60 % reduction in the likelihood of residents opting for a car for non-work travel, and a 4.20 % decrease for those traveling to the neighborhood for non-work purposes. The built environment also moderates the effect of sociodemographic variables on mode choice; for instance, though higher-income individuals generally tend to use their automobiles to commute, public transit or proximity to downtown reduces their use of private cars. The estimated main impact of the built environment is relatively homogeneous for commuting and non-work journeys but slightly different for school trips.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».