Modelling the Interactions between Information and Communication Technologies and Travel Behaviour
Notice bibliographique
Résumé
The growing capabilities and widespread proliferation of information and communication technologies (ICT) into virtually every aspect of lifestyle, combined with the continuing challenges faced by transport systems, has ensured ongoing interest in the interactions between ICT and travel behaviour. Yet, despite more than three decades of efforts to understand these relationships, few point of consensus have so far emerged, partly due to the rapidly evolving character of ICT, and partly due to the inherent complexity of such interactions. This thesis seeks to develop novel understandings of such interactions by introducing a number of extensions to the existing modelling frameworks. This is achieved through three interrelated research objectives which seek to explore the topic from macro, micro, and temporal perspectives. The macro perspective takes the form of a structural equation analysis of the relationships between ICT use and travel behaviour across four countries: Canada, the United States, the United Kingdom, and Norway, with the data for the latter three obtained by pooling separate datasets on ICT use and travel behaviour. The micro perspective seeks to develop a microeconomic model of an individual maximising utility through joint choice of activities, including in-travel activities, ICT use, as well as the choice of travel mode, timing and route, with the decisions motivated by contribution towards satisfaction, productivity, and consumption. The model is subsequently tested in the empirical contexts of rail business travel time, business travel time valuation, and conceptualisation of the ICT and travel behaviour interaction scenarios reported elsewhere in the literature. The final, temporal perspective analyses the comparatively least explored topic of evolution in the relationships between ICT use and travel behaviour over time. This is achieved by analysing repeated cross-sectional data using structural equation modelling, and interpreted with reference to the theory of diffusion of innovations. The thesis also discusses a number of potential research, policy and industrial applications of its empirical and theoretical contributions.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».