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Enregistrement W1854138845 · doi:10.1080/01441647.2015.1042944

Potential Path Areas and Activity Spaces in Application: A Review

2015· review· en· W1854138845 sur OpenAlex
Zachary Patterson, Steven Farber

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTransport Reviews · 2015
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoConcordia University
Organismes subventionnairesNational Institute for Transportation and CommunitiesUniversity of Utah
Mots-clésCategorizationData scienceSpace (punctuation)Domain (mathematical analysis)Management scienceRegional scienceSociologyGeographyComputer scienceOperations researchEngineeringMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential path area (PPA) and activity space (AS) concepts play a central role in the substantial amount of applied research focusing on the quantitative analysis and description of people's spatial behaviour. Given this large literature, and the surprising lack of a formal review of the research, the time is ripe for a systematic review. This paper examines how the key concepts of PPAs and ASs have evolved, how they have been applied, what issues need to be resolved, and potential areas for future research. The review begins with the main theoretical developments influencing the applied use of these methods, and continues with a categorization of the literature across three dimensions — research domain, methods of calculation and application purpose. We find that the methods have been used not only in the core originating fields of travel behaviour and transport geography, but also in health, criminology and demography, and are growing fastest in health. The methods have been applied to a number of purposes with applications to accessibility the most common and the fastest growing. Demonstrated interest in these methods, along with the technologies and data to facilitate them, suggests a bright future for the use of PPAs and ASs in the social sciences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle