Using Odometer Readings as Panel Data to Estimate Historical Vehicle Kilometers Travelled for Light-Duty Vehicles in Metro Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the development of a model to estimate historical vehicle kilometers traveled (VKT) for light-duty gasoline vehicles registered in the urban region of Metro Vancouver in British Columbia, Canada. The authors' model is based on regression analysis that uses observed odometer readings from a large sample of vehicles and a detailed set of socio-economic variables. Using a complete and anonymous database of registered vehicles in Metro Vancouver, the authors estimate quarterly VKT for each individual vehicle between the years 2000 and 2012. The authors' model results can be summarized on a range of geographic levels: from individual traffic analysis zones to the entire urban region. The authors' results show that total VKT by Metro Vancouver light-duty gasoline vehicles reached a plateau of close to zero growth between the years 2009 and 2012, but returned to a pre-2008 growth rate in 2013. The authors find as well that historical VKT trends appear to differ among parts of the Metro Vancouver region with different patterns of urban development. The authors' results suggest that total VKT is influenced much more by the level of vehicle ownership than by what the authors estimate to be small changes in individual vehicle use.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».