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Enregistrement W2125692600

The Ethical Challenges and Professional Responses of Travel Demand Forecasters

2003· article· en· W2125692600 sur OpenAlexaboutno aff
P. Anthony Brinkman

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California Transportation CenterNational Science Foundation
Mots-clésExcuseSuspectFeelingField (mathematics)Work (physics)Public relationsEconomicsPolitical scienceMarketingBusinessPsychologySocial psychologyLawEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thirty years ago scholars first presented convincing evidence that local officialsuse biased travel demand forecasts to justify decisions based on unstated considerations.Since then, a number of researchers have demonstrated convincingly that such forecastsare systematically optimistic–often wildly so–for reasons that cannot be explained solelyby the inherent difficulty of predicting the future. Why do modelers–professional engineers and planners who use quantitative techniques to predict future demand for traveland estimate its potential impact on built and proposed transportation facilities–generatebiased forecasts and otherwise tolerate the misuse of their work? On initial consideration, it is tempting to surmise that corrupt modelers are responsible for biased forecasting.Indeed, corruption is the most common explanation of forecasting bias and tales of mercenary behavior are all too common in the field. Data from in-depth interviews withtwenty-nine travel demand forecasters throughout the United States and Canada, how-2ever, suggest new and different ways to understand the suspect behavior of transportationplanning professionals.Those most likely to introduce bias and invite misuse of travel forecasts assumethat their technical analyses have little, if any, impact on policy making. For many, thisleads to disillusionment and requires responses to cope with feelings of marginalization.Others, untroubled by their apparent lack of influence, are complacent and need ways toavoid the ethical questions of practice. Both types of practitioners circumscribe professional roles and rely on the self-deceptive strategies of evasion and excuse making tomute their own disquieting realities that undermine positive concepts of self. The disillusioned wish not to see that they do not matter and the complacent that they do. Bias andmisuse seem to be the unintentional byproducts of these attitudes.Beyond enhancing the understanding of the systemic failures of travel demandmodeling, this research suggests practicable steps to reform and outlines an agenda forfuture work. Attention to these matters is important, not just to avoid expenditures onprojects and programs that cannot be justified on the basis of sound utilitarian calculations, but also to restore and preserve the credibility of a profession.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0210,030
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0100,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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