Incorporating Human Movement Behavior into the Analysis of Spatially Distributed Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
For the first time in human history, the majority of the world's population resides in urban areas. Therefore, city managers are faced with new challenges related to the efficiency, equity and quality of the supply of resources, such as water, food and energy. Infrastructure in a city can be viewed as service points providing resources. These service points function together as a spatially collaborative system to serve an increasing population. To study the spatial collaboration among service points, we propose a shared network according to human's collective movement and resource usage based on data usage detail records (UDRs) from the cellular network in a city in western China. This network is shown to be not scale-free, but exhibits an interesting triangular property governed by two types of nodes with very different link patterns. Surprisingly, this feature is consistent with the urban-rural dualistic context of the city. Another feature of the shared network is that it consists of several spatially separated communities that characterize local people's active zones but do not completely overlap with administrative areas. According to these features, we propose the incorporation of human movement into infrastructure classification. The presence of well-defined spatially separated clusters confirms the effectiveness of this approach. In this paper, our findings reveal the spatial structure inside a city, and the proposed approach provides a new perspective on integrating human movement into the study of a spatially distributed system.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».