Motorcycle Use and Mode Choice in Hanoi, Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Motor vehicle ownership in developing countries in Asia has been rising rapidly. In Vietnam, the path has been a dramatic rise in the ownership of motorcycles and cars. Between 2006 and 2011, the number of registered cars in Hanoi rose by 179 percent to 235,000 while the number of motorcycles rose by 85 percent to 4.0 million units. Such growth presents major challenges for city and national officials. The current paper reports on early findings of a research study to identify the factors that drive modal shift to and from motos (2-wheel vehicles) for different segments of the urban transport market in Hanoi as a means to support government efforts to promote transit and also to slow a shift from motos to cars. They study undertook major traffic surveys and surveys of traveler choice, including stated preference surveys, in the second quarter of 2014. Discrete choice model estimation by a number of socio-demographic and trip-making characteristics will be established in the future. Initial key findings from the surveys are the dominance of motorcycles in traffic movement, the low rate of helmet wearing for children on motorcycles, the high frequency in which respondents are involved in accidents, safety concerns having a major influence in decisions to purchase and use vehicles, a greater level of concern for vehicle and fuel costs with regard to the purchase of motorcycles, scooters and bicycles than car, and concerns regarding personal security, travel time, reliability, flexibility and personal space in the case of bus use.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».