Social Context of Activity Scheduling
Notice bibliographique
Résumé
Activity-based approaches to travel demand modeling are increasingly moving from theoretical to operational models. Agent-based microsimulation models are a promising approach as they explicitly conceive travel as an emergent phenomenon from people's activity characteristics and, more explicitly, from their activity-scheduling processes. Activity-scheduling processes are influenced by individuals’ characteristics as well as by the people with whom they interact. Thus, the activity-scheduling process has an intrinsic social context. With social activities used as a case study, the objective of this paper is to investigate empirically the relationship between social context (measured by with whom respondents interacted) and two key aspects of activity scheduling: start time and duration. Econometric models of the combined decisions of with whom to participate and when to start or how much time to spend are estimated to investigate the correlations between “with whom” and start time and duration decisions. Data collected by a 7-day activity diary survey were used for model development. Findings suggest that social context has a relevant role in activity-scheduling processes. For example, with whom people socialize influences social activity-scheduling processes more than do travel time or distances to social travel. In addition to theoretical understanding of the questions investigated here, the models serve as an empirical support for agent-based microsimulation models that could incorporate the role of social networks in activity-scheduling attributes.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».