Integrated travel demand models for evacuations: a bridge between social science and engineering
Notice bibliographique
Résumé
Since 9/11, the Indian Ocean tsunami and hurricane Katrina, the number of papers that are being published related to mobility simulation in evacuation conditions has signifi cantly increased. Though several topics have been developed, they tend to be implemented with an isolated and non-system approach and for specifi c kinds of dangerous events. This work aims to present a classifi cation and specifi cation of demand models for mobility simulation in evacuation conditions under different evacu-ation scenarios, in respect to different temporal conditions. A general framework is proposed to support the analysis of dangerous events, in respect of type and effects, especially in time. Three different temporal evolutions are identifi ed and systematized: event developments and the relative conditioning on the system; user modifi cation of behavior; and planning and management evolution. Leaving from the integrated temporal evolutions, the user behavior in the system context is analyzed and specifi c models are developed. The importance of SP surveys to analyze user behavior in evacuation conditions is highlighted and a hybrid class of surveys, termed SP with a physical check, is introduced. An inte-grated demand model is specifi ed and calibrated for a dangerous event with effects on travel demand, with diffuse effects in space and delayed in time, according a behavioral approach.
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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 | 0,001 |
| 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 ».