Access mode choice behaviors of water transportation: a case of Bangkok
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research attempted to analyze the impacts of the enhancement of access modes to the main water transportation mode in Bangkok, Thailand. In order to achieve this purpose, access mode choice behaviors are modeled using the probability distribution function (PDF) model, the multinomial logit (MNL) model, and the nested logit (NL) model. The study also attempted to analyze the catchment areas for different access modes and the factors affecting them. Factors affecting the extent of the catchment area such as main haul distance were evaluated. Based on survey results, service attributes such as access cost, in‐vehicle travel time, and out‐of‐vehicle travel time (OVTT) were found to have a significant impact on access mode choice behavior. Socioeconomic factors such as age, gender, income, and occupation were found to affect access mode choice behavior as well. Apart from these factors, trip departure time, egress mode used, and main haul distance were also found to affect access mode choice behavior. It was evaluated that the NL model is most suitable to model access mode choice behavior. A selected NL model was applied in order to predict the impacts of adopting different policies. It was found that reducing in‐vehicle travel time, waiting time and/or cost of the bus ride gave most significant impact on the enhancement of access modes. As results of this study, various methods have been suggested to enhance the access/egress service of the water transportation. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».