Notice bibliographique
Résumé
The development of simulation models of activity-scheduling behavior has gained momentum over the past decade as a means to forecast travel demands. Of fundamental concern in these models is the process or timing of scheduling decisions–-or planning time horizon. Conceptually, it is understood that activities are planned over varying time horizons, but little empirical evidence exists. One way to explore these issues is to ask people to self-report when they planned their activities. However, this is a difficult question for researchers to formulate and for people to comprehend and recall, because people often plan (and replan) activity attributes over an extended period of time, some without much conscious thought. The objective of this paper is to describe the development of a planning time horizon query that was part of a larger activity scheduling process survey and to provide one of the first empirical analyses based on a random sample of 373 respondents. Included is a detailed examination of activity addition, modification, and trip-planning time horizons as well as analysis of “routine” and “unrecalled” decisions. Results indicate that people have the ability to recall a high level of detail on a planning time horizon, ranging from decisions made long ago that establish an initial skeleton schedule to continued preplanning in the days leading up to the event day and impulsive decisions made the day of the event. The implications of these results for future survey design and development of an activity-scheduling process simulation model are discussed.
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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 | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».