A hybrid Structural Equation Modeling and Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis framework for using limited samples to relate cycling performance to behavioral traits
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this investigation was to explore a hybrid application of Structural Equation Modelling (SEM) and Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (FsQCA) to assess the impact of safety-related behavioural traits on the performance of bicyclists using a limited sample of data as a case study. These behavioural characteristics of cyclists are fundamental when specific cyclist groups are targeted for safety countermeasures. The data were collected from individuals who completed a survey and participated in bicycle simulator experiments. Each of the items in the survey aimed to describe how keen the rider is to take risks. The motivation for the study is the recognition that traditional statistical methods have limitations related to the model structure and the type of variables they can analyze, especially where sample sizes are limited. To address these limitations and to estimate complex relationships between variables, SEM can be used to assess the individual effect of each variable on the response variable(s). In the real-world context, however, a combination of variables can affect response variables. To address this issue, this study used the hybrid SEM-FsQCA approach, in which SEM was applied as the first step in analyzing the latent behavioural variables. Then, using the outputs of the previous step, FsQCA was applied to assess the effect of combinations of variables on the performance of cyclists. Based on SEM, none of the factors significantly affected performance, likely due to the low sample size. However, when applying FsQCA, it was observed that combinations of factors significantly affect performance. This hybrid approach was seen to be promising for the case study application and, in that context, to have the potential, even with smaller samples, to significantly contribute to a deep understanding of the safety-related behavioral traits, which can be used in designing targeted countermeasures to improve their safety.
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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 | 0,052 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».