Investigation of Planning Priority of Joint Activities in Household Activity-Scheduling Process
Notice bibliographique
Résumé
Operational models of the household activity-scheduling process have emerged recently. These models replicate the sequence of decisions that leads to observed patterns of human activities and travel, including which activities to conduct, with whom, for how long, at what time and location, and by what mode. Activity priority has been suggested as an important dimension in such scheduling models, particularly as a determinant for the choice and sequencing of activities. The importance of intrahousehold interactions, joint activities in particular, has led to a rapid expansion of research on this topic. However, within most scheduling models, joint activities have been addressed, at best, by assuming that they are preplanned relative to independent activities. Within this context, two important issues concerning the planning of joint activities are explored: the extent to which joint activities are preplanned and whether male and female householders share the same priority when scheduling joint activities. The data set used for the study was the 2003 Computerized Household Activity Scheduling Elicitor survey for Toronto, Ontario, Canada, which recorded information about when a particular activity was planned by respondents. In the analysis, bivariate probit models are estimated for two scheduling alternatives (impulsive or preplanned) for husband and wife. Overall, the empirical results highlight the need to move beyond static priority assumptions for determining the sequencing of activities to develop a behaviorally sound model for activity scheduling. Furthermore, differences in planning priority across individual participants should be taken into account.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».