Network Structure of Intercity Trips by Chinese Residents under Different Travel Modes: A Case Study of the Spring Festival Travel Rush
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Notice bibliographique
Résumé
With the advent of big data, the use of network data to characterize travel has gradually become a trend. Tencent Migration big data can fully, dynamically, immediately, and visually record the trajectories of population migrations with location‐based service technology. Here, the daily population flow data of 346 cities during the Spring Festival travel rush in China were combined with different travel modes to measure the spatial structure and spatial patterns of an intercity trip network of Chinese residents. These data were then used for a comprehensive depiction of the complex relationships between the population flows of cities. The results showed that there were obvious differences in the characteristics of urban networks from the perspective of different modes of travel. The intercity flow of aviation trips showed a core‐periphery structure with national hub cities as the core distribution. Trips by train showed a core‐periphery structure with cities along the national railway artery as the core. This gradually decreased toward hinterland cities. Moreover, the intercity flow of highway trips indicated a spatial pattern of strong local aggregation that matched the population scale.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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