Modeling Mobility Tool Ownership of Youth in Toronto, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the findings of the modeling of mobility tool ownership of the youth population in the greater Toronto and Hamilton area (GTHA) in Ontario, Canada. Research on mobility tool ownership is limited. The key contribution of the research is to enhance the understanding of how neighborhood characteristics and accessibility affect mobility tool ownership among GTHA youth. The study exclusively considered youth between the ages of 17 and 19 years; at this age the subjects passed through a transitional stage in the GTHA because of opportunities for ownership of types of mobility tools. This study used data from the 2006 Transportation Tomorrow Survey, a household-based travel survey of the GTHA. The study used a latent class choice modeling approach to account for unobserved heterogeneity, which was often ignored in traditional choice modeling. The results suggest that the latent class logit model outperforms the conventional multinomial logit model according to model fit and its ability to evaluate various parameters across latent classes. Several sociodemographic characteristics, trip attributes, accessibility measures, and neighborhood characteristics were found to explain different types of mobility tool ownership of the youth population. Finally, the results revealed that latent heterogeneity existed in the sampled population. The research offers important behavioral insights into the formation of travel habits of youth that could be useful in shaping the travel behavior of Toronto's young adults.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».