Mobility of Canadian Elderly: Multilevel Analysis of Distance Traveled in the Hamilton Census Metropolitan Area, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The general objective of this study is to determine individual and neighborhood characteristics that affect distance traveled and the variability of these factors on each mode type using multilevel analysis. It hopes to contribute to the general discussion on land use-travel links with reference to promoting communities facilitating healthy aging while further building up the GIS-based decision support system for evaluating the impact of demographic change and socio-economic policies in the study area. This paper highlighted the general decline in the trip frequency, length, and duration as age advances and displayed that the gender divide tends to vanish among the elderly. But men strive to drive as long as possible while women tend to become car, bus and taxi passengers when they get older. The results suggest the expansion of mobility choices for the elderly upon driving cessation and for these to be gender sensitive. Multilevel analysis showed that while neighborhood attributes such as location and land use mix are important, the great majority of the variation in distance traveled can be explained at the level of the individual than it is by the differences between neighborhoods in the area. The implication is that, land use policies would find greater weight when the issue being addressed by policy is towards the encouragement of the use of non-car modes over that of private vehicles. If not, policy efforts should be directed at the level of individual behavior, e.g. pricing, tax regulations, etc.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».