Modeling and analysis of freight mode choice behavior integrating grouped and repeated observations
Notice bibliographique
Résumé
Modeling and understanding freight mode choice behavior is vital for policy makers and operators to design environment-friendly freight systems and improve service quality. This paper studies the shippers’ choice between truck and road-rail intermodal. Considering that a single shipper provides multiple groups of stated preference data under different transport contexts, a model integrating grouped and repeated observations (IGRO) is constructed based on a standard mixed logit (ML) model to capture the heterogeneity of intra-individual. A standard multinomial logit (MNL) model, a cross-sectional ML model and a standard panel ML model are also tested in this study. Statistical indicators show that the IGRO model performs the best, which indicates that the intra-individual heterogeneity across different transport contexts is stronger than the correlation. The potential factors contributing to the heterogeneity of intra-individual freight value of time (FVOT) are different origin-destinations (ODs) and cargo categories. In addition, a two-stage weighted calibration scheme is proposed. Subsequently, based on the calibrated model, some suggestions for increasing the intermodal market share are obtained through elasticity calculation and scenario analysis. Moreover, this paper measures carbon emission reduction under different modal shift scenarios and its monetary values.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».