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Enregistrement W2800911426 · doi:10.1016/j.procs.2018.04.079

Pro-Environmental Potential in Activity-Travel Routine of Individuals: A Data Driven Computational Algorithm

2018· article· en· W2800911426 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProcedia Computer Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésComputer scienceVariety (cybernetics)Constraint (computer-aided design)PerceptionTravel behaviorRelation (database)Public transportAlgorithmTransport engineeringData miningArtificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informational interventions are considered important to bring positive changes in attitudes and perception about pro-environmental life styles among individuals. In relation to mobility aspects, it is vital to identify relatively easier changes that have potential to reduce negative impacts of mobility on environment and individual health. This paper provides a comprehensive methodological framework and developed a computation algorithm that helps identify such an easy changes in the travel behavior of an individual. The development of algorithm is based on a variety of different data sources such as activity-travel diaries and related constraint information, meteorological conditions, bicycle and public transport supply data. A variety of rules that are part of the computational algorithm are taken from the transport modelling literature, where constraints and factors were examined for various activity-travel decisions. Three major aspects of activity-travel behavior such as lesser car use, cold start of car engines and participation in non-mandatory outdoor activities are considered in assessing pro-environmental potential. The algorithm is applied to data collected, using citizens from Hasselt and their pro-environmental potential is determined, which has been found significant.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,278 · 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