Examining the Nature and Extent of the Activity-Travel Preplanning Decision Process
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents results from an in-depth survey method for capturing the content and attributes of peoples’ preplanned schedules. The focus is on preplanned daily activity and travel events, their typically observable attributes (event type, start and end time, location, and involved person), and the extent to which these attributes are specified and elaborated on. The survey started with an interviewer simply asking subjects to write down or discuss their schedule for the next 2 days in as much or as little detail as they knew. The interviewer subsequently probed for further details as needed. This method elicited considerable detail on decision hierarchies in the subjects’ own words. Overall, it was found that activity type is the most often preplanned activity attribute, followed by location, start time, involved persons, and end time. For trips, the mode type and start time are most often planned, followed by involved persons and end time. Additional analysis further confirms that the preplanning is an ongoing decision process, wherein tentative decisions on each attribute are often made and then revisited at some point closer to execution. The implications of these findings for model development and future survey design are discussed. In particular, the results imply that activity scheduling models should adopt a nested or continuous planning loop, wherein certain activity attribute decisions are made first but are followed by subsequent stages of refinement and elaboration.
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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 | 0,011 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».