Analyse de l'implantation de l'autopartage en libre-service intégral à Montréal
Bibliographic record
Abstract
J'aimerais remercier tout spécialement mon directeur Martin Trépanier ainsi que ma codirectrice Catherine Morency, qui ont su m'aider tout au long de ce processus, mais surtout qui m'ont fait partager leur passion pour la recherche ainsi que pour le domaine du transport.Également, j'aimerais souligner l'apport de Communauto à cette étude, tant au niveau du partage des données que de leur soutien financier.Leur confiance et leur soutien à la recherche supérieure est tout à leur honneur.2013) qui explore les motivations des usagers quant à leur adhésion au service.Cette recherche propose trois objectifs principaux.Tout d'abord, on vise à découvrir en profondeur les caractéristiques des usagers ainsi que leur comportement lors de l'emploi de véhicule de LSI.Également, un exercice de comparaison est effectué pour comparer le service traditionnel au nouveau service LSI.Finalement, l'étude aborde la complémentarité du service face aux autres modes de transport.Pour y arriver, une entente avec l'opérateur d'autopartage Communauto et l'École Polytechnique de Montréal a été conclue afin d'accéder aux données transactionnelles du service LSI et du service traditionnel, en plus d'accéder aux résultats d'un sondage sur les motifs d'utilisation du LSI.Afin de dresser un portrait des données mises à disposition, un système d'information a été créé pour intégrer et croiser les différentes sources de données, pour ultimement présenter les résultats sous différentes dimensions et comparer l'utilisation des usagers participants aux deux services.Également, un système d'information géographique et mis à profit afin de notamment représenter géographiquement les différents arrêts des usagers tout au long de leurs déplacements.Au total, c'est 22 993 transactions pour le LSI et 1 572 076 réservations pour le service régulier qui ont été mises à disposition.De plus, 1 175 réponses d'un sondage ont été collectées permettant d'identifier le motif d'utilisation ainsi que les modes de transport remplacés par le LSI.Au final, on remarque une prépondérance au niveau du nombre d'usagers du sexe féminin (63%) par rapport aux hommes (37%).Également, les usagers sont légèrement plus jeunes que leurs homologues du service traditionnel et résident en majorité (83%) dans la zone de couverture.vi Un déplacement moyen pour le LSI est en moyenne à 8,0 ± 12,2 km avec une valeur médiane de 3,8 km, ce qui est nettement plus faible que les distances recensées pour le service régulier.Le traitement du sondage montre que les principaux motifs d'usage sont le magasinage (34%), les activités de plaisance (18%) et le retour au domicile (18%).Une différence est remarquée au niveau des usagers qui ont déjà utilisé l'autopartage traditionnel a priori.En effet, les distances parcourues, les temps d'utilisation ainsi que les temps d'arrêt son statistiquement plus faibles que les usagers introduit à l'autopartage par le LSI.Aussi, à la suite de cette étude, il est devenu impératif d'étudier dans le futur le LSI et l'autopartage traditionnel comme deux entités distinctes dû aux nombreuses différences quant aux métriques d'utilisation.Finalement, il y a chevauchement entre le LSI et les autres modes de transport de la ville, mais on préfère parler tout de même d'un service complémentaire qui vient bonifier l'offre de choix modal des montréalais.D'autres études devront être effectuées pour réellement répondre à cette question.Le mémoire se termine sur une ouverture quant aux perspectives futures intéressantes à explorer en passant par les contributions de l'étude ainsi que des limitations de cette dernière.Des études au niveau des impacts environnementaux, tant pour les émissions de GES que de la possession automobile, ainsi que de la complémentarité du LSI avec le cocktail de mobilité urbain des grandes villes sont à prévoir pour le futur, afin de catégoriser le LSI comme étant un mode de transport durable ou pas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".