One size does not fit all: Evaluating the impact of accessibility on commute duration and public transport mode share for different income groups in Canadian metropolitan regions
Bibliographic record
Abstract
Le concept d’accessibilité s’est révélé être un facteur influent sur les résultats et les comportements liés aux déplacements domicile-travail, comme par exemple le temps du trajet et le mode de transport choisi. Également, des chercheurs ont constaté que l’accessibilité s’avère être un élément essentiel à l’élaboration des plans de transport durables et équitables. Cependant, il n’existe actuellement aucune étude ayant examiné le croisement de ces domaines de recherche dans le cadre d’une optique axée sur l’équité et ayant pour but d’évaluer l’impact de l’accessibilité en tant que facteur agissant sur les résultats et les comportements de transport. Cette thèse vise à combler ce manque en examinant, dans un contexte salarial, l’impact que peut exercer l’accessibilité sur les temps de trajets et la part modale des transports en commun ainsi que la variation de cet impact entre les groupes à faible revenu et ceux à revenus élevés. Dans la première partie de cette recherche, j’évalue la relation entre l’accessibilité, aux emplois et aux travailleurs en voiture ou en transports publiques, et le temps de trajet pour les personnes à faible revenu par rapport aux personnes à revenu plus élevé. Pour ce faire, des données provenant de trois des plus grandes régions métropolitaines au Canada ont été utilisées tout en faisant appel à des modèles statistiques multiniveaux à effets mixtes distincts. Dans le cadre de cette étude, des mesures d’accessibilité ont été générées pour les emplois et employés à la fois au point d’origine (le domicile) et au point de destination (le lieu de travail) afin de prendre en considération l’impact des travailleurs et des entreprises en concurrence. Nos modèles dans cette étude démontrent que les impacts d’accessibilité sur le temps de trajet sont présents et, dans de nombreux cas, s’avère être plus importants pour les groupes à faible revenu que les groupes à revenu élevé. Les résultats suggèrent que les personnes à faible revenu ont plus à gagner (en termes d’une réduction du temps de trajet) d’une augmentation en accessibilité aux emplois à faible revenu au point d’origine et aux travailleurs à faible revenu au point de destination. De même, ils ont plus à perdre à la suite d’une augmentation en accessibilité des travailleurs à faible revenu au point d’origine et des emplois à faible revenu au point de destination.La suite de cette recherche examine la relation entre l’accessibilité aux emplois en transports collectifs et la part modale des transports en commun au point d’origine pour le groupe à faible revenu comparativement au groupe à revenu plus élevé en utilisant une série de modèles de régression linéaire effectués au niveau du secteur de recensement. Des recherches antérieures ont démontré qu’il existe une relation non-linéaire entre l’accessibilité et la part modale des transports en commun et à ce titre, une relation quadratique est utilisée dans cette étude pour l’estimer. Nos résultats montrent que les impacts de l’accessibilité sur la part modale sont présents pour les deux groupes de revenus et que les impacts sont plus importants pour le groupe à faible revenu. De plus, il a été prouvé que pour les groupes à faible revenu dans les régions métropolitaines, il existe un point au-delà duquel une amélioration d’accessibilité entraînera une diminution de la part modale des transports en commun. Toutefois, ce point se produit lorsque l’accessibilité se situe au 80e centile, de sorte que des améliorations dans la part modale sont néanmoins attendues dans la plupart des zones de ces régions métropolitaines lorsque l’accessibilité s’améliore. En outre, dans les régions où une relation linéaire entre l’accessibilité et la part modale est plus pertinent, l'accessibilité peut être améliorée dans l'ensemble de la région, ce qui pourrait entraîner une augmentation de l'utilisation du transport en commun pour le groupe à revenu élevé et, dans une plus grande mesure, pour le groupe à faible revenu
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".