Modeling significant factors affecting commuters’ perspectives and propensity to use the new proposed metro service in Doha
Notice bibliographique
Résumé
The Qatari government introduced a major public transport project titled the Doha Metro system to address the fast growing transportation demands in Qatar’s urban areas and to be ready for the Qatar 2022 FIFA World Cup. To benefit from this new metro system in reducing traffic congestion problems in Doha, it must be attractive with a reasonable level of service to attract large numbers of car users to switch to the new metro. This goal can be achieved by a better understanding of the user’s needs and expectations in Qatar. This paper aims to identify and quantify the significant factors affecting commuters’ perspectives, preferences and tendencies to use this new metro network for their daily trips in the future. The data used for the analysis was obtained from a self-reported questionnaire survey carried out among a sample of commuters living in Doha. Different data mining techniques were employed including conditional distributions and two-way analysis. In addition, logistic regression and structural equation modeling approaches were developed. The results revealed that the location of metro stations, the metro station’s features, the metro’s features, gender, the number of daily trips, the purpose of trips, and the average duration of trips in Doha were the significant factors that affected commuters’ willingness and tendency to use the new metro system. The results of this study provide authorities and decision makers in Doha with valuable insights that should be taken into consideration prior to implementing the new metro service to ensure its success.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».