Development of a Synthetic Population and its Baseline Mobility Tool Ownership for the Province of Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on developing a synthetic population for Nova Scotia to update the base-year synthesis for an agent-based integrated transport and land use model. It proposes a novel population synthesizer, developed in Python programming language. Utilizing the 2016 hierarchical public use microdata file (PUMF) and census data, the iterative proportional updating algorithm was employed to generate the synthetic data at the county level, followed by conditional Monte Carlo simulation for micro spatial unit assignment to the dissemination area. A feedforward neural network (FNN) model is used to tackle missing value issues in the PUMF data and added the capacity to synthesize base-year mobility tool ownership. The addition of missing values enhanced the distribution accuracy of the PUMF against census totals. The synthesis process generated individuals with an error percentage of 0.07% compared to the actual population. Most household-level and individual-level attributes had an error between −0.5% and +0.5%, while a few attributes showed errors slightly outside this range. The synthetic data shows a close joint distribution to the PUMF. Household vehicle ownership, driver’s license holders, and transit pass ownership were added to the synthetic data using a FNN model. The FNN model achieved an overall accuracy of 52% for vehicle ownership, with 87% predictions within ±1 vehicle per household. Although the model demonstrates 90% overall accuracy for driver’s license ownership, and 92% for transit pass owners, it showed lower precision and recall for non-driver’s license holders and transit pass holders because of their low dataset representation.
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 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 | 0,028 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».