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Enregistrement W4312968868 · doi:10.18564/jasss.4923

Agent-Based Model for Urban Administration: A Case Study of Bridge Construction and its Traffic Dispersion Effect

2022· article· en· W4312968868 sur OpenAlexaff
Tae-Sub Yun, Dong‐Jun Kim, Il‐Chul Moon, Jang Won Bae

Notice bibliographique

RevueJournal of Artificial Societies and Social Simulation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesInstitute for Information and Communications Technology PromotionMinistry of Science and ICT, South Korea
Mots-clésBridge (graph theory)Dispersion (optics)Administration (probate law)Transport engineeringComputer scienceEngineeringPhysicsPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the viewpoint of urban administration, simulation is regarded as a policy tool that provides administrators with information about the current urban situation and enables them to verify the effectiveness of urban policies.This study proposes a traffic simulation model for a real city named Sejong in South Korea.Our proposed model employs agent-based simulation with the city-level real data, which mainly focuses on describing the movement behavior of individuals using urban traffics in the real city.By aggregating the agents' decisions and interactions during the movement, the proposed model can discover a demand for the city's transportation system.To do this, this study validated the proposed model so that the modeled traffic system was similar to the real one, and then we conducted a case study to compare and analyze the effects of traffic dispersion led by the upcoming bridge construction in the real city.The case study showed that the proposed model can provide policy evaluation on the optimal location of the bridge construction considering the city traffic flow.Furthermore, the case study presented that the agent-based modeling enables micro-level analysis on the city traffic flow to understand on the policy implications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,287 · 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
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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