Report 1: Analysis of PTC Usage as Recorded in the 2016 TTS
Notice bibliographique
Résumé
This technical report presents the work undertaken by the University of Toronto Transportation Research Institute (UTTRI) to analyze the usage of services provided by Private Transportation Companies (PTCs) as recorded in the 2016 Transportation Tomorrow Survey (TTS) in support of the City of Toronto’s Vehicle for Hire Bylaw Review. The 2016 TTS conducted in the fall (September-December) 2016 time period collected information on Uber trips as an explicit mode of travel (Ashby, 2018; Miller, et al., 2019). The trip records in the data have socioeconomic attributes of trip-makers (e.g., age, sex, income class, etc.), their household characteristics (household size, number of vehicles owned, etc.) and trip purposes attached (Data Management Group – Reports, n.d.). They, therefore, provide a statistically representative description of the users of the services provided by PTCs and their reasons for travel along with time and start/end locations of the trips. Despite the relatively modest market penetration of PTCs (only Uber at the time) in the City during the fall of 2016, TTS provides a considerably richer description of PTC travel and trip-makers than can be obtained from the PTC records alone, since PTC records do not have user-attributes or trip purposes attached (Miller, et al., 2019). This report is one of the deliverables by the UTTRI team, where the main focus is on the demographics of the trip-makers and their household characteristics. PTC trip records from the same September-December 2016 time period are compared to the 2016 TTS PTC trip records to investigate both spatial and temporal usage of the services provide by PTCs in a complementary report (Project Report No. 2), hence, trips are not discussed in detail in this report. The rest of the report is organized as follows. Section 2 reports the results of the analysis of descriptive statistics of PTC user attributes and their household characteristics, along with a concise overview on trips. Section 3 reviews three studies conducted using the 2016 TTS with a focus on PTC usage. Section 4 concludes the report with a summary of findings.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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 ».