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Record W3135497061 · doi:10.7202/1083289ar

L’impact de l’accessibilité et de la forme urbaine sur le choix modal des jeunes adultes : le cas de l’agglomération lyonnaise (1995-2006)

2021· article· fr· W3135497061 on OpenAlexvenueno aff
Louafi Bouzouina, Caroline Bayart, Patrick Bonnel

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Regional Science · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicUrban Transport and Accessibility
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet article consiste à estimer les facteurs qui déterminent le non usage de la voiture particulière chez les jeunes adultes et de mesurer les effets spécifiques de l’accessibilité et de la forme urbaine du lieu de résidence et du lieu de travail ou d’étude. L’analyse repose sur les données des deux enquêtes ménages déplacements, de 1995 et 2006, de l’agglomération lyonnaise en France, enrichies par des indicateurs de contexte spatial extraits de bases de données géographiques. Trois modes fréquemment utilisés lors des déplacements domicile-travail/étude sont considérés : la voiture particulière, le transport en commun et les modes actifs (marché à pied, vélo). Les résultats des modèles logit multinomiaux montrent que les facteurs socioéconomiques ont un impact significatif sur le choix modal pour les déplacements domicile-travail/étude. Cependant, les caractéristiques des zones de résidence et d’activité ont un pouvoir explicatif encore très important sur le fait de ne pas utiliser la voiture chez les jeunes adultes. L’influence de la structure urbaine, via la densité de population/emploi, les activités de proximité et l’accessibilité au transport en commun, est plus prononcée en 2006 par rapport à 1995. La probabilité de ne pas conduire chez les jeunes adultes dépend encore plus de l’accessibilité et de la forme urbaine du lieu de travail ou d’étude que de celles du lieu de résidence.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.278
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.319
Teacher spread0.287 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2021
Admission routes1
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