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Enregistrement W4298147458 · doi:10.21203/rs.3.rs-2096658/v1

A Framework for Transportation and Land Use Integration as a Parallel Constrained Multiple Discrete-continuous Extreme Value (PC-MDCEV) Home Production Model

2022· preprint· en· W4298147458 sur OpenAlexafffundabout
Jason Hawkins, Khandker Nurul Habib

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProduction (economics)Computer scienceMeasure (data warehouse)Function (biology)Discrete choiceValue (mathematics)Land useOperations researchEconometricsEconomicsMicroeconomicsMathematicsData miningEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Integrated urban models (IUM) typically rely on a measure of accessibility or travel time to form the link between the transportation and land use systems. Such integration does not fully capture the tradeoffs made by households in how they spend their limited temporal and monetary budgets. We propose a microeconomic foundation for transportation and land use choice model integration based on the theory of home production. A utility function is developed that considers both household monetary expenditure and individual time use. We propose several innovations in model structure, which address the limitations of previous home production functions. First, the introduction of a parallel constrained multiple discrete-continuous extreme value (MDCEV) structure that allows for the inclusion of multi-person households in the model. Second, travel time is defined as the minimum time required to conduct an activity and deducted from the temporal budget. This assumption has several appealing features. It defines the minimum time to complete an activity as a measure of accessibility. An empirical application is provided for the Greater Toronto Area using a validated synthetic dataset. Finally, we provide several directions for future research to advance the practice of urban modeling and better capture the complex dynamics of household decision-making.

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)0,003
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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