Ex Ante and Ex Post Evaluation of Smart Commute Strategies in the Greater Toronto and Hamilton Area of Canada: Comparison of Aggregate and Disaggregate Approaches
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effectiveness of the Smart Commute program, a well-established travel demand management (TDM) program in the greater Toronto and Hamilton area of Canada. The study exploited a data fusion technique to combine data collected through cross-sectional ex ante and ex post surveys at the workplace of each Smart Commute member. Two types of approaches were used: aggregate statistical analysis and disaggregate choice modeling with the fused-combined data set. The results clarify that aggregate investigation may not always uncover many behavioral details. Aggregate comparisons of the survey data showed that the performance of the Smart Commute program varied by sociodemographic attributes of the employees, including age, employment status, employment shift, and regional municipality of employment. The aggregate investigation also showed that the stated willingness to consider bike, walk, and telework options was not reliable in evaluating the effectiveness of any TDM policy. Complementary to the aggregate investigation, the study used an advanced mixed logit model framework to explore the effects of Smart Commute on commuters’ perceptions about travel attributes. The results of the empirical model revealed more variation in the perceptions of commuters about travel attributes after implementation of TDM interventions. In addition, the perceptions of travel times became more negative after TDM implementation.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».