USING A LATENT-CLASS MODEL TO EXAMINE SENSITIVITY OF LOCAL CONDITIONS ON STAIR AND ESCALATOR CHOICE IN TORONTO SUBWAY STATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the rationale behind routing decisions for pedestrians in complex spaces remains a technical challenge for space design and crowd management. The ability to correctly predict crowd usage of passages, open spaces and vertical transport (e.g. stairs, escalators) would allow for better design and operation of such facilities. To date, minimal research has been performed examining vertical transport choice in the context of pedestrian path finding, and existing models have been static in nature. This study aimed to better understand the relative weighting pedestrians give to an initial predisposition versus that based on more dynamic conditions (e.g. queuing) at the entrance of the facility. Two types of discrete choice models were estimated, a standard binomial logit, which assumes a homogeneous population, and a latent-class model, which allows for population segmentation. The latter was formulated to consider the process as a combined decision based on information available before and after reaching the facility. A strong aversion to stair use was found, with an additional dampening effect of increasing opposing flow. Conversely, approaching from the staircase side, having preceding pedestrians take the stairs and higher flows or escalator queues were found to increase the chance of stair use. The latent-class model also elucidated a relatively minor influence of dynamic conditions on overall choice. Significant predictive differences were not found between the models; however, the ability of the latent class model to identify the relative weight of local dynamic conditions allows for insight into the decision process of pedestrians.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».