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Enregistrement W2266210751

A Two-Stage Panel Model of Residential Search and Location Choice Decisions

2016· article· en· W2266210751 sur OpenAlexaboutno aff
Mahmudur Rahman Fatmi, Subeh Chowdhury, Muhammad Ahsanul Habib

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 95th Annual MeetingTransportation Research Board · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChoice setMixed logitEconometricsDiscrete choiceSet (abstract data type)Scale (ratio)Location modelLogitNested logitProcess (computing)Computer scienceEconomicsOperations researchLogistic regressionStatisticsGeographyMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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