A Modification of Multiple Discrete‐Continuous (MDC) Choice Model to Consider Nonmonotonic Preference in Episode‐Level Time‐Use Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
The multiple discrete‐continuous extreme value model with ordered preferences (MDCEV‐OP) has broad prospects in activity‐based modeling (ABM) since it can model episode‐level time‐use decisions and ensure a logical prediction across different episodes of an activity. However, the current MDCEV‐OP framework assumes a monotonically increasing utility function for each episode alternative, which fails to accommodate potential nonmonotonic preference in episode‐level time consumption. In this paper, we modify the traditional MDCEV‐OP model by adding a baseline marginal utility parameter, making the model more flexible to reflect the potential nonmonotonic preference in episode‐level time‐use behaviors, as well as ensuring the logically consistent prediction as in the traditional model. To our knowledge, it is the first time to develop an episode‐level MDCEV model that considers nonmonotonic preference. The new MDCEV‐OP model was applied to analyze the episode‐level time‐use pattern of noncommuters in Shanghai, China. The empirical results show that the new model provides plausible explanations for nonmonotonic preference in episode‐level time‐use behaviors and outperforms the traditional model both in data fitting and forecasting performance.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».