Evolution of Modal Captivity and Mode Choice Patterns for Commuting Trips: Longitudinal Analysis by Using Cross-Sectional Data Sets
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an econometric model that uses multiple repeated cross-sectional datasets to explain temporal evolutions of commuting mode choice preference structures. The model explicitly addresses latent captivity to different modes in addition to systematic elements of choice behaviour. The empirical model is a pooled model and is estimated by pooling three household travel survey datasets together that are collected in the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA) over a 10 year time period. The empirical model clearly explains that there have been significant changes in latent captivity and the mode choice preference structure of commuting mode choice in the GTHA. Changes have occurred in the unexplained component of latent captivity to different modes; in the transportation cost perceptions among different occupation groups, and in the scales of commuting mode choice preferences. Furthermore, the pooled model developed in this paper demonstrates that pooling multiple repeated cross-sectional datasets is a more efficient method of capturing behavioural changes than using a cross-sectional model. Finally, the pooled model reveals that unexplained components of the modal captivities change more over time than the unexplained portions of the systematic utility functions. These findings highlight the necessity of considering latent captivity in commuting mode choice models for proper policy evaluations and forecasting.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».