Modelling traveller response to variable message sign
Notice bibliographique
Résumé
Rapid traffic growth in Calgary has put increased pressure in city's roadway network, especially on Deerfoot Trail which provides a fast access to north–south potion of the city. The city disseminates traffic information in Deerfoot through variable message sign (VMS) in case of major delays and usually diverts traffic to alternate parallel arterials. However, the reroute tendency of travellers significantly affects the diversion pattern at the VMS locations and this research targets the frequent users of Deerfoot Trail and investigates their rerouting tendency in light of important trip attributes drivers might associate with their trips. A total of 471 responses are collected from frequent users of Deerfoot Trail through a questionnaire survey and the analysis is focused on developing a relationship between reroute tendency and a set of explanatory variables, using generalized ordered logit (GOLOGIT) model and partially generalized regression models. The results have led to the conclusion that in addition to various socio-economic attributes, network familiarity and information access characteristics; trip characteristics also possess significant influences in rerouting decision-making. The study also proposes several implications for better design and operation of advanced traveller information systems and future effort on model estimation in light of the finding of the study.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».