Joint Model of Weekend Discretionary Activity Participation and Episode Duration
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.
Notice bibliographique
Résumé
Research on travel demand modeling has primarily focused on weekday activity–travel patterns. However, weekend activities and travel constitute a major component of individuals’ overall weekly activity–travel participation. This paper describes a modeling effort that focuses on weekend activity–travel demand for discretionary events. This study bridges the gap in the literature by modeling participation in discretionary types of events, the duration of participation, and accompaniment type jointly in a simultaneous equations model system. A joint discrete–continuous modeling framework is formulated for analysis of these dimensions as a choice bundle. Specifically, the combination of event type and accompaniment type constitutes the discrete component, whereas the duration of participation constitutes the continuous component. The model uses a copula-based sample selection approach that ties the discrete choice error component with the duration error component in a flexible manner. The data used in the paper are drawn from the 2008–2009 National Household Travel Survey sample of the greater Phoenix metropolitan area in Arizona. The results from the estimation process highlight the presence of sample selection in the joint modeling context. Furthermore, the results also highlight the flexibility of copula models in capturing such sample selection. The best copula model results are used to generate hazard profiles for various alternative related duration intervals. The generated profiles highlight the inaccurate predictions obtained by the use of approaches that ignore the presence of sample selection.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle