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Enregistrement W607619281

Incorporating Cycling in Ottawa-Gatineau Travel Forecasting Model

2013· article· en· W607619281 sur OpenAlexaboutno aff
A Subhani, D Stephens, R Kumar, Peter Vovsha

Notice bibliographique

Revue2013 CONFERENCE AND EXHIBITION OF THE TRANSPORTATION ASSOCIATION OF CANADA - TRANSPORTATION: BETTER - FASTER - SAFER · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingTRIPS architectureTransport engineeringPopulationRange (aeronautics)GeographyEngineeringComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents an approach that goes beyond the traditional travel modeling paradigm by incorporating cycling as an explicitly defined mode alternative in the recently updated model for Ottawa-Gatineau. Current models tend to operate with greatly simplified cycling Level-of-Service (LOS) measures (most often an arbitrary specified average speed across the entire network) and do not model details associated with actual cycling routes and facilities. Also, current models largely ignore the cross-modal impacts which cyclists and motorised traffic place upon each other. As a result, policies that affect cycling conditions, for example cycling lanes and/or related traffic regulations cannot be evaluated with the current models. The proposed innovative cycling simulation model for Ottawa-Gatineau, is based on a cycling route choice model that is designed to be sensitive to a wide range of LOS measures including time, speed, level-of-stress, turn conditions at intersections, area type effects etc. This route choice model serves as basis for a regional cycling assignment model. This regional assignment model is integrated into the overall regional travel model that predicts the share of cycling trips versus other auto, transit, and other non-motorized modes for different types of trips and population segments. (A) For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201310RT334E.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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