Modelos matemáticos para análisis de demanda en transporte
Notice bibliographique
Résumé
por su apoyo y patrocinio para mis estudios de maestría, los cuales concluyen con la realización de éste proyecto de tesis.Al Dr. Michael Florian y a Yolanda Noriega por sus valiosas enseñanzas, sugerencias, cuestionamientos y hospitalidad durante mi estancia en Montreal, así como por estar al pendiente de mi trabajo y responder mis dudas.Al Dr. Héctor Juárez por el excelente asesoramiento que recibí en todas y cada una de las etapas del presente trabajo, por atender todas mis dudas, por revisar este manuscrito y por la confianza que tuvo en mí para desarrollar esta tesis y llevarla a buen término.A mis sinodales el Dr. David Romero y al Dr. Joaquín Delgado por revisar el presente trabajo, así como también por sus importantes sugerencias, sus atinados comentarios y observaciones.A Ana Fernández por tenerme la paciencia para enseñarme a usar EMME, por orientarme en detalles técnicos del programa, pero también por todas sus exposiciones, las cuales me ayudaron mucho para abordar el tema.Al Ing.Pablo Torres por permitirme usar las instalaciones del metro y su licencia de EMME mientras estaba aprendiendo, también por todas sus valiosas observaciones durante las reuniones y su detalladas explicaciones de muchos conceptos.Y cuando uno termina de agradecer a las instituciones y a las personas que nos guían durante el trabajo, no queda más que agradecer a todos aquéllos que nos apoyaron moralmente.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».