Propensity to participate in a peer‐to‐peer social‐network‐based carpooling system
Notice bibliographique
Résumé
Summary This study examines the potential for a social network peer‐to‐peer‐based carpooling system called FacePorter for the University of Calgary staff and students. In this study, a survey that combined both revealed and stated preferences was designed and distributed randomly among students and staff. The survey consisted of a sample of 210 responses, which were divided into two groups of stated preference respondents: (i) auto drivers, who were given the choice between driving alone and carpooling as drivers; and (ii) transit riders, who were given the choice between public transport and carpooling as passengers. A binomial logit model and two ordinal logit models (one for ride offerors and one for ride seekers) were calibrated to examine the impacts of various examined socio‐economic, psychological, and travel characteristic variables on the propensity to participate in the hypothetical carpooling program. The results of the models clearly demonstrated that many factors have significant impacts on FacePorter demand: occupation, income, marital status, working schedule flexibility, trip characteristics (i.e., distance, travel time, and number of required transfers when riding transit), weather condition, carpooling fee, perceived rider and driver profiles, and carpooling fee would significantly influence the market demand of the examined carpooling system. Copyright © 2015 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».