Heterogeneity in the Preferences of Potential Users of Automated Transit Network (ATN)
Notice bibliographique
Résumé
Many cities in Iran, including the metropolis of Shiraz, are increasingly car-oriented, resulting in traffic congestion and related issues. Considering the current conditions of Iran, an automated transit network (ATN) can be one of the available solutions to this problem. ATN is an advanced type of public transit consisting of automated vehicles moving passengers on a network of dedicated guideways. As a combination of public, personal, and private transport, ATNs may decrease the use of cars and address related problems. In order to design effective policies aimed at achieving the benefits of ATN, it is necessary to have a better understanding of how people accept an ATN system, especially car users. This research aims at advancing future research on the effects of ATNs on travel behavior through identifying the characteristics of users who are likely to accept ATN services, by examining the heterogeneity in the preferences of these people. To achieve this goal, a stated choice survey was conducted and analyzed using multinomial logit (MNL) and mixed logit (ML) models. The results showed that the parameters of trip purpose, owning a hybrid car, and the level of education affect the preferences toward the ATN system. Additionally, from the comparison of the results of the MNL and ML models, it was found that despite the greater ability of the ML model in estimating possible heterogeneities, likely the MNL model can also help to record some heterogeneities more realistically. In the end, the methodological limitations of the study were also acknowledged. Despite the potential hypothesis bias and the status quo bias, the results captured the directionality and relative importance of the attributes of interest.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».