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Enregistrement W4206271015 · doi:10.22215/etd/2021-14800

Development From Within: An In-Service Public Transit Narrative

2021· dissertation· en· W4206271015 sur OpenAlexaffabout
Ryan Grenon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityHeuristicsComputer scienceVisualizationComponent (thermodynamics)Public transportNarrativeUser interfaceData scienceHuman–computer interactionEngineeringData miningTransport engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We identify some of the underlying processes that support decision-making activities undertaken by three public transit stakeholders in Ottawa, and evaluate perceived usability of the proposed technological component of a novel public transit decisionmaking information system: a database query and results visualization tool (i.e., a cybercartographic atlas prototype).We highlight significant vulnerabilities in existing public transit decision-making processes, including the presence of common biases and heuristics, wherever human judgment is exercised.Our prototype is designed to Thank you to Professor Robert Biddle for taking a chance on me -for allowing me the opportunity to enrol in two graduate-level courses while not formally admitted to the program, and for your guidance and support throughout this process.Your kindness truly knows no bounds.Thank you to Professor Fraser Taylor -your mentorship and exceptional communication skills have enabled me to grow as a person and young professional.Your commitment to treating people the right way, and emphasis on building and maintaining relationships, is something that I will keep with me moving forward.You embody humility in light of dynamism, thank you.Thank you to my therapist Doug -you allowed me the freedom to work through some difficult times at my own pace, and introduced me to your former colleague Daniel Kahneman's body of work.You listened for understanding and helped me find perspective in life with thoughtful reading suggestions and an uncanny ability to label my thoughts.Finally, to my loving family

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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