Weekly Rhythm in Joint Time Expenditure for All At-Home and Out-of-Home Activities
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper uses the Kuhn-Tucker demand system modeling technique to investigate the capacity of a typical week in capturing rhythms in activity-travel behavior. It considers all possible activity types within a weeklong modeling time frame. Complex interactions in time expenditure between at-home and out-of-home activities and among different out-of-home activities are captured by introducing behavioral elements in the model in terms of baseline preference, time translation, and satiation effects. The Kuhn-Tucker demand system model used in this paper is a random utility maximization model with the inherent assumption that every individual maximizes total utility in allocating time to the activities under consideration within the modeling time frame. Models are developed for each individual week of a 6-week travel diary drawn from the MobiDrive data set for Karlsruhe and Halle, Germany. Each model contains 83 variables and reveals behavioral details of complex activity-travel behavior. Based on the performances of the models in terms of fitting observed data and parameter values of specific variables, it is clear that a modeling time frame for a typical week is capable of capturing the rhythms of activity-travel behavior sufficiently. The paper concludes with the recommendation that the availability of activity diary data for a multiweek time period would further enhance understanding on this issue.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle