GIS-based Episode Reconstruction Using GPS Data
Notice bibliographique
Résumé
Most transportation problems arise from individual travel decisions. In response, transportation researchers had been studying individual travel behavior – a growing trend that requires activity data at individual level. Global positioning systems (GPS) and geographical information systems (GIS) have been used to capture and process individual activity data, from determining activity locations to mapping routes to these locations. Potential applications of GPS data seem limitless but our tools and methods to make these data usable lags behind. In response to this need, this dissertation presents a GIS-based toolkit to automatically extract activity episodes from GPS data and derive information related to these episodes from additional data (e.g., road network, land use). The major emphasis of this dissertation is the development of a toolkit for extracting information associated with movements of individuals from GPS data. To be effective, the toolkit has been developed around three design principles: transferability, modularity, and scalability. Two substantive chapters focus on selected components of the toolkit (map-matching, mode detection); another for the entire toolkit. Final substantive chapter demonstrates the toolkit’s potential by comparing route choice models of work and shop trips using inputs generated by the toolkit. There are several tools and methods that capitalize on GPS data, developed within different problem domains. This dissertation contributes to that repository of tools and methods by presenting a suite of tools that can extract all possible information that can be derived from GPS data. Unlike existing tools cited in the transportation literature, the toolkit has been designed to be complete (covers preprocessing up to extracting route attributes), and can work with GPS data alone or in combination with additional data. Moreover, this dissertation contributes to our understanding of route choice decisions for work and shop trips by looking into the combined effects of route attributes and individual characteristics.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».