Putting Social Relationships to People, Things, and Places Centre Stage – Insights from a Qualitative Social Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Given the transformative changes anticipated in the mobility sector, a comprehensive understanding of the factors influencing the stability and variability of travel behavior is important. In this paper, we employ insights derived from a qualitative social network analysis conducted in Karlsruhe, Germany. The primary objective of this study is to provide deeper insights into the factors that contribute to individuals’ daily life configurations and their changeability. Unlike the traditional approach of investigating activity categories, this research centers on the social relationships of individuals. To capture diverse activity purposes, a social network is defined as a web of relationships that connects people, things, and places. As such, people maintain social relationships not only with friends and relatives but also with entities such as sports clubs and supermarkets. Consequently, this study yields profound insights into the characteristics of social relationships and the determinants that lead to flexible or stable mobility patterns. The analysis is dominated by two pivotal factors affecting stability and variability: the spatio-temporal context and the emotional-affective context. The article contends that an emphasis on relationships provides a useful amendment to activity-based research approaches, as it offers a holistic perspective on the contextual elements that shape the stability and variability of individual's daily lives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».