Introducing spatial availability, a singly-constrained competitive-access accessibility measure
Notice bibliographique
Résumé
Accessibility measures are widely used to summarize the ease of reaching potential destinations. As such, they combine, into a single summary measure, properties of the land use system, on the one hand, and the transportation system and travel behavior on the other. Defined as the weighted sum of the opportunities that can be reached given the cost of movement, accessibility is used in transportation planning, health planning, economic analysis, etc. This workshop introduces spatial availability. Much like accessibility, spatial availability measures the ease of reaching potential destinations. However, unlike accessibility, it makes opportunities available uniquely to members of the population. For example, a job, once it is available to someone, it is no longer available to somebody else. In effect, spatial availability is a singly-constrained accessibility measure that preserves the number of opportunities. In this workshop, we explain the intuitions behind spatial availability and describe the mechanisms to implement it. A key to this is the idea of proportional allocation, and the use of proportional allocation factors. The use of proportional allocation factors as a mechanism for constraining the spatial availability means that the results are easier to interpret than those obtained from accessibility analysis, and they are more intuitive as well. One exercise is provided, meant to be solved by hand. The workshop finishes with a practical example of implementation in R. Data from a real survey in the Greater Toronto and Hamilton Area and use of package {accessibility} give hands-on practice that can serve as a launching pad for your own experiments and applications.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».