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Enregistrement W4410796888 · doi:10.1177/03611981251326098

Modeling Households’ First Vehicle Purchase Timing and Vehicle Type Choices

2025· article· en· W4410796888 sur OpenAlexaff
Md Shahadat Hossain, Mahmudur Rahman Fatmi

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelocationVehicle typeDuration (music)Car ownershipResidenceDiscrete choiceNested logitConsumption (sociology)EconometricsComputer scienceTransport engineeringEconomicsDemographic economicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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