Leisure Engagement and Travel Demand: Insights for Cultivating Toronto into a Lovable City
Notice bibliographique
Résumé
The concept of a "lovable city," extending beyond the notion of a livable city, has emerged as a new paradigm for urban development, emphasizing identity, joy, and belonging. Traditional assessments of urban livability often focus on infrastructure, lacking integrating evidence of human behaviour or underlying needs. There is also a noticeable gap in activity-travel behaviour studies in capturing heterogeneity and dynamics across populations, time, and space, as well as spatial interdependencies within urban form, the motivations behind behaviours, and their implications for urban systems. This thesis bridges these gaps by proposing a comprehensive framework to evaluate leisure activity-travel demand and supply and assess their implications for building lovable cities – urban environments that holistically satisfy fundamental and higher-order human needs. The analysis focuses on three interconnected themes: (1) Motivations driving leisure behaviour, analyzed through the relationship between time use and well-being across populations; (2) Temporal rhythms of leisure participation shaped by work modalities and pre- to post-pandemic shifts; and (3) Spatial satisfaction of leisure demand through green spaces, entertainment, and long-distance travel. Using time-use surveys, activity-travel diaries, land use and business data, and census records, the dissertation investigates these themes across scales, from neighborhood amenities to regional tourism. Methodologically, it combines behavioural modelling (e.g., discrete choice, count data models), spatial analysis (e.g., 2SFCA, GWR), segmentation and structural modelling (e.g., SEM, mgLCR), and machine learning (e.g., Graph Neural Networks), enabling a multiscale, multidimensional understanding of leisure demand, population heterogeneity, spatial dynamics, and system-level interactions. This research contributes to activity-travel behaviour, transportation and urban planning, urban form theory, sociology, and systems thinking by offering theoretical and empirical insights into the interplay of human needs, leisure demand, and urban provisions. It advances behavioural modelling and understanding of heterogeneous leisure motivations and temporal rhythms; reveals spatial heterogeneity, synergy, and competition; highlights demographic diversity and socio-spatial disparities; and proposes a holistic multiscale framework across human and urban systems, informing targeted and strategic planning and investment. By centering leisure activity in discussions of lovability, the findings provide actionable strategies to design cities that enhance inclusiveness, adaptability, and well-being amid emerging hybrid work norms and post-pandemic realities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».