Comparison of updating techniques in transferability analysis of work trip mode choice models in developing countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study analyzes the performances of updating techniques in transferability of mode choice models in developing countries. A model specification, estimated in Ho Chi Minh City, was transferred to Phnom Penh. Naïve transfer and four updating methods associated with small sized samples were used in the transfer process and were evaluated based on statistical perspective and predictive ability. The study also illustrates the problems faced in model transferability development, due to the lack of available and suitable data in Phnom Penh. This lack is strongly related to different methods and structures applied in collecting the data. Simplified approaches to the difficulties are proposed in the study. The results show that updating ASCs, updating both ASCs and scale parameter, and use of combined transfer estimators all produce significant improvement, both statistically and in predictability, in updating the model. The last two methods have proven to be superior to the first method, owing to the inclusion of transfer bias considerations in the estimations. However, small data samples should not have large transfer bias when using combined transfer estimators. It is also concluded that naïvely transferring a model is not recommended, and Bayesian updating should be avoided when transfer bias exists. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».