MOVING BEYOND OBSERVED OUTCOMES: INTEGRATING GLOBAL POSITIONING SYSTEMS AND INTERACTIVE COMPUTER-BASED TRAVEL BEHAVIOR SURVEYS
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the use of the Global Positioning System (GPS) to enhance and extend travel behavior survey methods. The paper first describes the testing of a passive vehicle-based GPS tracking system in Quebec City, then describes the development of algorithms with a geographic information system (GIS) that can be used to automatically match the GPS data to road segments along a network, and identify stops along the way. While such processing results in a very detailed depiction of travel, key pieces of information are still needed to complete the pattern of travel--including in the least, trip purpose, multi-stop information, and short undetected stops. Perhaps more seriously, such data are limited to the observed patterns, which does little to explain the underlying behavioral processes that led to the observed patterns. While many researchers agree that investigation of these processes is crucial to an improved understanding of travel behavior, existing GPS-related travel surveys are limited to the replication of observed travel patterns in parallel to traditional trip/activity diary surveys, albeit with a higher level of detail. This paper attempts to explore how GPS traced routes and stops could be used as a memory jogger for more in-depth explorations of travel behavior in a home-based survey approach. These include exploration of more detailed spatial-temporal patterns and the decision processes that underlie route and activity-travel scheduling decisions. This paper culminates in the description of a comprehensive approach that combines GPS and GIS technologies with a recently developed computerized activity scheduling survey that has the potential to simultaneously observe detailed spatial-temporal activity-travel patterns and underlying decision processes of individuals within a household over long periods of time, while at the same time minimizing respondent burden.
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 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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».