Sensitivity Testing with the Oregon Statewide Integrated Model
Notice bibliographique
Résumé
Oregon has a long history of developing and using integrated economic, land use–transport models. Development of the Oregon Statewide Integrated Model (SWIM) was commissioned by the Oregon Department of Transportation as part of its Transportation and Land Use Model Improvement Program within the larger Oregon Modeling Improvement Program. The first version model, now named SWIM1, has been used in numerous applications since the late 1990s. A more extensive second version, SWIM2, is now available. It uses the PECAS economic input–output activity allocation framework, an aggregate model of spatial development and microsimulation models of freight and person transport. This paper describes the work considered in the later stages of development of the SWIM2 model, including results of sensitivity testing and reports on concurrent actions to transfer the model to agency operation. The sensitivity tests considered three alternative scenarios covering the evolution of the statewide spatial economic and transport systems over a 19-year period. Each scenario was compared to a reference case. In one scenario, highway capacity was increased substantially along an Interstate corridor radiating out from the Portland metropolitan area for more than 100 mi. In the other two scenarios, the costs for vehicle travel were increased four- and 10-fold over 1998 costs. The model system was found to respond consistent with a priori expectations. Population and employment shift to areas of comparatively better accessibilities, urban densities change, trip lengths and modes change, and floor space development and prices respond to these changes in patterns that evolve across the state over time.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».