Movement Surface: A Multilevel Approach for Predicting Visitor Movement in Nature Areas
Notice bibliographique
Résumé
The movement of visitors in nature areas is influenced by a variety of factors that consist of aggregated characteristics such as the average number of visitors to a park, different types of visitors, and their typical destinations, as well as individual characteristics of an individual vistor's expectations, motivations, activities, duration of stay, and trip itineraries. Therefore, it is important to simulate an overall picture of a visitor movement (macroscopic level) according to his individual physical mobility and cognitive capabilities (microscopic level). Most recreational simulation models have been developed to deal with one specific level in particular. In this paper we describe an integrated multilevel modelling approach for the prediction of visitor movement in nature areas. At the macroscopic level, a visitor movement is represented by a movement surface which follows the analogy of the flow of water in gravity models. In contrast, our model also belongs to the microscopic category, where visitors interact with their movement surface by making a sequence of decisions according to utility measures, which in turn generates their individual trajectories. The model was implemented for the simulation of the visitor movements within the Dwingelderveld National Park, which is located in the northern part of the Netherlands. Finally, the main outcomes and limitations of such a modelling approach are discussed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».