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Enregistrement W4233220668 · doi:10.1177/0361198106197200105

Enhanced System for Link and Mode Identification for Personal Travel Surveys Based on Global Positioning Systems

2006· article· en· W4233220668 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Mobility and Location-Based Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal Positioning SystemIdentification (biology)Geographic information systemComputer scienceMap matchingMode (computer interface)Fuzzy logicAssisted GPSMatching (statistics)Data miningReal-time computingRemote sensingGeographyHuman–computer interactionTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project developed an integrated Global Positioning System–geographic information system (GPS-GIS) to automate the processing of GPS-based personal travel survey data. Two versions of the analysis system were developed in this project: a GPS-alone system, which uses only GPS travel data as input, and a GPS-GIS integrated system, which uses both GPS travel data and topologic information on GIS platform as input. The GPS-alone system includes an activity identification algorithm and a fuzzy logic–based mode identification algorithm. The GPS-GIS integrated system includes link identification on a GIS platform as well as an interactive link matching-mode identification subsystem, which further refines the results from previous identifications performed separately. This project demonstrates how GPS travel data analysis can be automated and highlights the benefits brought by an interactive analysis system, providing an innovative analysis method for personal-based GPS multimodal travel surveys.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,334 · 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