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Enregistrement W2037079740 · doi:10.1139/l07-052

Telecommuting and residential location decisions: combined stated and revealed preferences model

2007· article· en· W2037079740 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
M R Tayyaran, Ata M. Khan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIndustry Canada
Mots-clésTelecommutingMixed logitPreferenceMultinomial logistic regressionEconometricsEstimationDiscrete choiceChoice modellingComputer scienceLogistic regressionStatisticsOperations researchTransport engineeringEconomicsEngineeringMathematicsWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on a combined stated preference (SP) and revealed preference (RP) model for studying the effect of telecommuting on households’ residential location decisions. Logit models were developed to estimate the parameters of the utility function. The required data for the model estimation were collected in an attitudinal survey of employees of selected private and public organizations in the Ottawa–Carleton region. The RP information included respondents’ residential, employment, and socioeconomic characteristics. To obtain the SP responses, the respondents were presented with a number of hypothetical residential choice scenarios defined on the basis of SP experimental design. The sequential maximum likelihood estimation procedure was used to obtain taste parameters of the combined multinomial logit model. The empirical case study demonstrated practical application of the method. The hybrid model is a useful tool for urban development planning. On the basis of the results, it is concluded that telecommuting is a highly significant factor in residential location decisions.Key words: telecommuting, land use, residential location, modelling, urban development, stated preference, revealed preference.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,145 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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