Experiences with GPS Travel Diaries in Rural Older Driver Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes using passive Global Positioning Systems (GPS) data collection and Geographic Information System (GIS) with participant prompted recall to study the travel habits of rural older drivers. It is based upon the research of a convenience sample of 60 rural drivers (29 men, 31 women, average age 69.6 years) in New Brunswick, Canada. The transportation needs of a growing population of older rural residents, many who face the risk of not being able to meet their needs if they can no longer drive, are not well understood and represent an immediate and future policy need. GPS-based travel diaries are a useful method to obtain origin/destination and other contextual information in support of rural transportation planning. A total of 1,649 “stops” (periods of non-movement lasting 1 minute or more) by participant vehicles were recorded with the GPS units. Approximately 8% of all “stops” were due to stoplights or traffic delay. The remaining “stops” were organized into 1,494 trips (one origin with one destination), with participants supplying purposes, who was driving, and passenger details for 99.1% of recorded trips. Travel data were collected on average for 5.3 days per participant. An external battery for the GPS unit minimized the typical satellite acquisition but was exhausted in 10% of cases. Only 2.2% of recorded trip ends were due to lost reception or acquisition delay and in each case the missing distance data were interpolated. Service clubs and snowball sampling were the most effective means of recruiting rural participants.
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.
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 | 0,019 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle