ORIGIN-DESTINATION TRAVEL SURVEY SOFTWARE: COGNITIVE AND TECHNOLOGICAL ASSISTANCE
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a description of recently developed travel survey software which has been used in major mobility data acquisition surveys in the Greater Montreal Area (GMA). Mobility information obtained in such surveys forms the basis of critical technical activities such as transportation network planning, travel demand analysis and modeling, impact analysis and information dissemination to planners and network users. Classical uses of mobility data by transportation professionals are described. Contemporary issues are then presented, with a view to increasing interest in instruments which support renewed uses of mobility data. Large-scale travel surveys have played an important role in the planning culture of Montreal's transportation professionals for almost thirty years now. This culture has evolved at the pace of technological and methodological developments, and has constructed a large body of knowledge concerning residents' travel behavior over time. By carrying out a retrospective study of this evolution, we are able to define typical states of a technical era, called technological and cognitive spaces. Current applied knowledge and issues are a consequence of a succession of these spaces in time. In the GMA, the construction of detailed knowledge on mobility behavior has been based on observed trip information from travel surveys. These surveys serve as the interface for information transfer between users and planners. Concerns about mobility data quality, standards, effectiveness and relevance, as well as the availability of information technology, have led to the conception of tools to assist in data acquisition, validation and structuring, as well as uses of derived information. This subject merits a demonstration: evolving features and functions are illustrated through three types of Origin-Destination (O-D) survey software, specifically, the following: (1) onboard bys route O-D survey; (2) telephone-interviewed monthly pass O-D survey; and (3) large-scale regional telephone-interviewed household O-D survey. The relevance of the continuous large-scale telephone-interviewed household O-D survey has finally been addressed.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».