Design of a Strategic-Tactical Stated-Choice Survey Methodology Using a Constructed Avatar
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents findings from a small-sample qualitative study on people's activity travel behavior in the presence or absence of carsharing. A carsharing service provides its subscribers with short-term access to a fleet of shared cars. In previous research, subscribers have reported distinctive travel patterns, such as more car usage by subscribers than by non–car owners but less than by car owners. Reflexive techniques were used in which interviewees adapted a week of their recent activity travel behavior in response to stimuli. Findings from this study informed the design of a stated-choice survey that addressed three principal forms of complexity: (a) strategic-tactical choice situations, (b) situations in which respondents might select multiple interacting options in a single choice situation, and (c) situations in which sufficient knowledge of the individual survey respondent to tailor such a complex choice situation could not feasibly be gathered during a single interview. In the proposed design, the respondent indicates a strategic choice of which methods of travel to make available for use given a set of representative out-of-home activities. Accessibility to each activity by various means of travel is generated by using empirical distributions from Britain's National Travel Survey data sets to maximize plausibility of the information presented to respondents. An avatar (a virtual character for purposes of the survey) is constructed for each respondent on the basis of a small set of self-reported demographic characteristics. The use of multiday activity travel diaries would ideally involve multiple points of contact with each respondent at substantial cost. Therefore, an alternative method involving a single interview per respondent was sought.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».