Notice bibliographique
Résumé
Transportation is the movement of goods and people throughout a network of links and nodes and consists of short-distance SD (intra-city) and long-distance LD (inter-city) trips. A component of the latter which is responsible for a relatively large portion of total kilometres travelled – that is long-distance person trips LDPT not including LD trucking – has yet to be profoundly investigated, measured, and modelled to become manageable and benefit relevant policies and funding allocations. In LDPT modelling, the traditional methods of LD trips representation are those used for SD trips modelling in which some explanatory factors such trip purpose are selected for LDPT segmentation as a means to distinguish among sectors of such trips. This in turn has resulted in the development of LDPT models that fall short of correctly representing such trips. In this regard, the work described herein hypothesizes and demonstrates how LD trips are not merely longer versions of SD trips, but their relevant datasets possess a natural structure and inherent groupings or clusters of trips that needs to be deeply investigated using appropriate methods (cluster analysis used in computer science studies for network related data) in order to contribute to much needed refinements of LDPT modelling exercises. The method along with several novel avenues of input selection, validity, and significance measurements, revealed ten heterogeneous clusters of LDPT to exist in the 2010 Alberta to Alberta trips in the 2010 Travel Survey of Residents of Canada TSRC dataset. The clusters exhibiting a mix of trip purpose, person, and activity features, with proportions of total person trips shown in brackets are: short economical getaways (31%), same-day shopping (22%), personal business (12%), visiting friends and relatives (10%), business/casino trips (9%), young adult team sport players (4%), same-day trips of snow/festival loving young families with kids (4%), costly cottage trips (3%), high educated multiple city visitors (3%), and seniors with medical appointments (2%). The existence of clusters which were detected through the approach proposed herein carries a fundamental meaning showing there exist different segments of LD travel behaviour in reality which need to be studied if one is to accurately model them.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 tête enseignante, 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 ».