MOVING BEYOND OBSERVED OUTCOMES: INTEGRATING GLOBAL POSITIONING SYSTEMS AND INTERACTIVE COMPUTER-BASED TRAVEL BEHAVIOR SURVEYS
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
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.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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