Incorporating Scenic View, Slope, and Crime Rate into Route Choices
Notice bibliographique
Résumé
With Global Positioning System (GPS) devices, drivers are now more confident in exploring routes out of the ordinary. More portable forms of commercial GPS navigators (GPS-embedded cell phones, MP3 players, and watches) are also available for pedestrians and bicyclists. Most route guidance applications minimize travel distance and time, which are important factors, but are not the only navigational criteria of interest to users, especially in urban and city environments. With the aid of advanced features of geographic information systems (GISs), new geospatial factors such as the three-dimensional (3-D) nature of the roads and crime rates can be included in the route guidance for broader applications. For instance, 3-D GISs can generate information on visible scenery along a given route (for tourists) or the slopes of the consecutive road segments (for pedestrians and bicyclists). In addition, pedestrians and bicyclists can opt to avoid high-crime areas. In the future, this concept of incorporating new geospatial information can be extended, for example, for computing low-elevation areas that are susceptible to flooding and hilly regions with heavy traffic. This paper presents methods of incorporating 3-D features of the roads and geospatial crime rate information for route guidance purposes. It is found that the 3-D nature of the roads and crime rate–related information can result in considerably different route choices.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».