Fuzzy Multidimensional Assessment Approach of Travel Deprivation in Small Underdeveloped Cities: Case Study of Lhasa, China
Notice bibliographique
Résumé
In small, underdeveloped Chinese cities, the travel needs of economically disadvantaged residents have not been satisfactorily met for a long time, and thus, the problem of travel inequality has become increasingly serious. This study developed and applied a fuzzy multidimensional assessment approach of travel deprivation to assess the travel deprivations that arise because of this travel inequity. The resulting model includes both monetary and nonmonetary indicators, and involves multiple measurement items, dimensions, and related weights. Then, this fuzzy multidimensional assessment approach of travel deprivation is used to measure the travel deprivation in the underdeveloped, small city of Lhasa, China. The results identified both differences and similarities between different parts of the city. Among all measured dimensions, the following four dimensions cause strong travel deprivation: disposable income, travel service quality, travel time, and available transportation. Differences in the travel deprivation were identified between different parts of Lhasa, indicating multidimensional travel deprivation. Furthermore, an early warning analysis on travel deprivation and an assessment of different levels of residents’ travel deprivation in underdeveloped cities are presented. These findings provide an effective evaluation of the current situation of travel inequity in underdeveloped small cities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».