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Enregistrement W2127473652 · doi:10.5198/jtlu.v6i1.325

Microsimulation framework for urban price-taker markets

2013· article· en· W2127473652 sur OpenAlex
Bilal Farooq, Eric J. Miller, Franco Chingcuanco, Martin Giroux-Cook

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Transport and Land Use · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClearingGeneralityMarket clearingMicrosimulationOperationalizationComputer scienceContext (archaeology)Bipartite graphExploitGraphEconomicsMicroeconomicsTransport engineeringTheoretical computer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of integrated transportation and other urban engineering infrastructure systems, there are many examples of markets, where consumers exhibit price-taking behavior. While this behavior is ubiquitous, the underlying mechanism can be captured in a single framework. Here, we present a microsimulation framework of a price-taker market that recognizes this generality and develop efficient algorithms for the associated market-clearing problem. By abstracting the problem as a specific graph theoretic problem (i.e., maximum weighted bipartite graph), we are first able to exploit algorithms that are developed in graph theory. We then explore their appropriateness in terms of large-scale integrated urban microsimulations. Based on this, we further develop a generic and efficient clearing algorithm that takes advantage of the features specific to urban price-taker markets. This clearing solution is then used to operationalize two price-taker markets, from two different contexts, within a microsimulation of urban systems. The initial validation of results against the observed data generally shows a close match.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,258 · 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