Notice bibliographique
Résumé
UrbanSim is an integrated transportation land-use model that has been under development since the late 1990s. It has received a significant amount of attention in the integrated modeling community. It is well known for its disaggregated approach. A number of papers describing the application of UrbanSim have appeared in the formal and gray literatures. Some of these papers report on successful applications of UrbanSim with little description of the amount of effort required to develop an operational model. Those that do report on the effort and challenges of using UrbanSim suggest that substantial data and human resources are required. One recent report quantifies the human resource requirements as an interdisciplinary team of four for three years. This reputation makes many potential users think twice before developing an UrbanSim model. We believe the best way to evaluate UrbanSim for a new region is by having a sense of how it can be used, and how much effort is required to do so. Understanding UrbanSim, however, does not require having a fully operational model. This paper is aimed at researchers and institutions that would like to evaluate UrbanSim, but are concerned about the effort required to do so. Based on two applications (Brussels in Belgium and Lausanne in Switzerland), it describes a procedure to develop a prototype UrbanSim model and how to use it to evaluate UrbanSim for application to a new region. Its objective is to motivate, describe, comment and illustrate a procedure for an efficient evaluation of the use of UrbanSim. Its main contributions are threefold. First, it develops a procedure by which a prototype UrbanSim model can be developed for evaluation purposes in a new region. Second, it provides an analysis of the effort required to do so. Finally, in so doing it advances knowledge in the field of transportation and land-use modeling by helping modelers to evaluate the use of UrbanSim for a particular study region, in a rigorous and systematic way.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».