A Two-Stage Panel Model of Residential Search and Location Choice Decisions
Notice bibliographique
Résumé
This study develops a two-stage modeling framework for investigating residential location choice decisions. In the first stage, the study employs a fuzzy logic method to investigate the residential location search process using longitudinal information. The model accounts for the influence of prior locations on generating the potential choice set for the subsequent location. The second stage involves modeling the decision of residential location choice using the potential location choice set generated in the earlier stage of this study. The study develops a panel-based random-parameters logit (RPL) model which recognizes the temporal dynamics by accounting for the effects of repeated location choices of households during their housing career. The RPL model uses parcel-level data as the choice unit to represent the decision process at a finer-grained scale. The residential search and location choice models are developed utilizing retrospective survey data from the Household Mobility and Travel Survey (HMTS) conducted in Halifax, Canada. Model results suggest that life-cycle events, parcel attributes, accessibility measures, and neighborhood characteristics are the most significant determinants in location choice decisions. For instance, households prefer a larger lot size when an increase in the household size occurs due to birth of a child or addition of a member. In contrast, households prefer smaller lot size in the case of decrease in the household size due to the death or moving out of a member. The model confirms a two year lagged effect of the above mentioned life-cycle events. Moreover, locations closer to schools, transit stations and health services are preferable. Households are relatively more sensitive in the case of the accessibility to school. Finally, this model is expected to be implemented within the micro simulation-based integrated Transportation, Land Use, and Energy Modeling System (iTLE) for Halifax.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».