Mapping the interplay of work-arrangement, residential location, and activity engagement within an integrated model
Notice bibliographique
Résumé
Virtual activities, such as teleworking have been identified as major travel demand management strategies to tackle traffic congestion and emission. However, integrated models, which are capable of testing such strategies, have not yet been properly extended to capture emerging activity patterns. This study fills-up the literature gap by implementing individuals’ work-arrangement and introducing in-home (IH) virtual activities within an integrated Transport, Land-use, and Emission (iTLE) modeling framework. First, it conducts a household travel survey, which collected socio-economic, activity-travel, and work-related information through a questionnaire survey in the Halifax Regional Municipality (HRM), Nova Scotia , Canada. Next, it develops a work-arrangement choice model based on the mixed-logit modelling (MXL) approach and implements it within iTLE. After that, individuals’ daily activity programs are generated in a sequential manner utilizing a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) modelling approach considering their work-arrangement, employment, and vehicle ownership. To demonstrate the application of the developed tool, individuals’ socio-demographics, residential-location, work-location, and activity-participation are longitudinally simulated up to 2031. The analysis of teleworking parameters revealed distinct clusters and individual preferences, emphasizing the significance of personalized approaches in formulating teleworking strategies. Most non-teleworkers stay closer to downtown than full-teleworkers while clustered behavior is observed among hybrid workers for residential location choice. Increase is observed for shopping, dining-out, and IH maintenance/discretionary activities while decrease is observed for out-of-home work. The outcomes of this paper will be helpful for policymakers and transport researchers to understand the evolution of work-arrangement and examine subsequent impacts on transportation and land-use systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».