Evolution of Canadian time-use patterns: Multidimensional activity-based approach
Notice bibliographique
Résumé
The review of recent research efforts in travel demand modeling community clearly indicates a paradigm shift from an aggregate trip based statistical modeling approach towards a more disaggregate activity-based behavioural modeling approach. The dissertation contributes to transportation literature by advancing the state of the art in multiple discrete continuous models. Also, the dissertation research aims to contribute substantively to transportation literature by undertaking a first of its kind analysis the evolution of Canadian activity participation patterns using 4 waves of cross-sectional time-use data from the Canadian General Social Survey (GSS). I started my study by proposing an innovative form of the Multiple Discrete Extreme Value (MDCEV) model (Chapter 3). The Latent MDCEV model accounts for the population's heterogeneity. Also, a prediction procedure to employ the estimated Latent MDCEV models for forecasting is developed. The results of the model estimates and prediction exercises illustrate the benefits of employing an endogenous segmentation based MDCEV model. Then in the next chapter (Chapter 4), I examined the weekday time-use patterns of Canadians aged 20 years or older four waves of data from GSS compiled for the years 1992, 1998, 2005 and 2010. The results provide evidence that the proposed approach provides (Scaled MDCEV) an appropriate framework to study activity participation decision process evolution in time. The next subject (Chapter 5) examines the evolution patterns of senior's weekday daily activity participation decisions. The GSS database is used to analyze the development of activity participation decisions throughout 13 years (1998 to 2010). New habits have emerged following the information and technology revolution that have changed the way we communicate, interact, and make decisions; therefore it is clearly important to study the trend of leisure activity participation and more specifically, the potential observed and unobserved impact of Information and Communication Technologies (ICT) on adults' participating in this activity group as presented in Chapter 6. The econometric framework applied to the GSS dataset was the Ordered Regression Duration (ORD) model. The final chapter of this dissertation (Chapter 7) proposes recommendations and suggestions based on the obtained model results from all chapters. Study limitations are also presented along with future work as a continuation of this dissertation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».