Modeling Households’ First Vehicle Purchase Timing and Vehicle Type Choices
Notice bibliographique
Résumé
First vehicle purchase is a crucial decision as it dictates households’ travel behavior which consequently impacts traffic congestion, emissions, and energy consumption. This paper focuses on investigating first vehicle purchase timing and type choices. The timing of the first vehicle purchase is investigated using a hazard-based duration model. This method accommodates the continuous time dimension of households’ car-free state and transitions to the car ownership state through its termination. Vehicle type choice considers three choice dimensions: body type, vintage type, and presence of technology. A joint discrete choice model is developed for vehicle types which captures the correlation between different choice dimensions. The timing and type choice models are developed in a nested structure using the logsum parameters. The results confirm the presence of significant correlations between vehicle type choices. The timing model also retains a statistically significant logsum from the vehicle type choice model. The study confirms that life-cycle events and longer-term changes, built-environment characteristics of the residence, mobility tool ownership, and socio-demographic attributes are significant determinants of first vehicle purchase decisions. The birth of a child, residential relocation, and the addition of a job are likely to accelerate the first vehicle purchase whereas the loss of a job has the opposite effect. Urban dwellers are likely to take a longer duration to transition from being car-free to owning a car compared with others. The findings provide important insights into the factors that delay the first vehicle purchase decisions and encourage the ownership of more efficient vehicles.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».