Solutions to cultural, organizational, and technical challenges in developing PECAS models for the cities of Shanghai, Wuhan, and Guangzhou
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.
Notice bibliographique
Résumé
Massive construction of transportation infrastructure and fast growth of private car ownership have brought unprecedented changes in land use and transportation systems to cities and regions in many developing countries. Traditional “four-step” travel demand models, which are not designed to assess transport policies under the case of rapid land-use change, cannot be used to achieve coordinated planning of transport and land use. Therefore, there is a pressing need to develop and use integrated land-use transport models (ILUTMs), which consider interactions among socioeconomic activities, urban land use, and transportation development, for policy analysis and for guiding the progressive urbanization process taking place in many parts of these countries. In light of this, efforts have been invested in developing production, exchange, and consumption allocation system (PECAS) models for the cities of Shanghai, Wuhan, and Guangzhou in mainland China. This paper presents the cultural, organizational, and technical challenges encountered in the development of PECAS models for the cities of Shanghai, Wuhan, and Guangzhou and the mitigating solutions from the development teams for taking up or working around them. The solutions and discussions presented in this paper should be interesting to researchers and practitioners for developing ILUTMs in the context of a developing country like China.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle