Modeling of Commuters’ Mode Choice and Office Location/Relocation Preferences of Business Firms for Informed Decision-Making and Planning: Applications of Stated Preference Methodology
Notice bibliographique
Résumé
This study makes use of a stated preference (SP) methodology to examine the mode choice preferences of commuters who commute to the central business district of Ottawa taking into account the addition of a Light Rail Transit (LRT) system that is currently non-existent.As part of a planning perspective, the study also seeks to investigate how telecommuting may influence the location/relocation of offices within a multinucleated region such as the City of Ottawa.Two separate surveys were carried out: A survey on commuters' mode choice within the central business district of Ottawa; and a survey on office location/relocation preferences within the Ottawa municipal area.Each survey elicited SP responses to a number of hypothetical scenarios defined according to the principles of SP experimental design.In addition, information about the characteristics of commuters as well as the profile of companies was also obtained.These surveys yielded the data for the model estimation.A discrete choice modeling approach framework was used to estimate the parameters of the utility function.The innovation in this research is the use of these SP methodologies to understand the role of certain important factors in commuters' mode preferences and the location/relocation preferences of office space within the Ottawa municipal area.Results are presented and discussed in the study.ACKNOWLEDGEMENT This research was carried out under the supervision of Professor A.M. Khan, whose advice, guidance and continuous encouragement during the course of this study is greatly appreciated.His hospitality, ability to delegate responsibility and relentless effort to seek for knowledge gave me the zeal to continuously work towards achieving my career objectives.I would also like to acknowledge the time and effort set aside by Professor Scott Bennett for providing comments on my Stated Preference survey design methodology used to collect data for this study.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».