Measuring space–time accessibility to urban opportunities: a study on demand for and supply of activities performed by university teachers and students of Khulna City
Notice bibliographique
Résumé
People participate in various activity places leading their livelihood pattern (raising family, working, shopping, recreation, socializing, etc.) to have services/opportunities in their reach. Activity in urban opportunity places requires space and time, which in turn are subject to accessibility of those opportunity places. An activity-based approach within time geographical framework can explain how accessible the opportunity places are, considering space (travel barrier) and time (limited time) constraints. This study uses two checks to measure the accessibility of an opportunity: fi rst, whether the opportunity place is within the Daily Potential Path Area (DPPA) of a participant; and second, whether the participant’s activity reach time is within the opportunity opening hours. Potential Path Area (PPA) delimits a geographical area containing all feasible routes and urban oppor-tunities given the space time constraints determined by the particular pair of fi xed out of home activities, and then DPPA is prepared with the aggregation of all individual PPAs in a day. This study presents accessibility level of 10 major urban opportunity places, which are selected based on the frequency of participation performed by the uni-versity teachers and students of Khulna. This paper concludes by explaining the usefulness of the activity-based approach used in this study in accessibility studies over conventional accessibility measuring approaches.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».