Road to Productivity: Analysis of Commuters’ Punctuality and Energy Levels at Work or School
Notice bibliographique
Résumé
The strain of the daily commute can negatively impact performance at work. This study differentiates how various modes influence commuters’ punctuality and energy levels at work and school. The data for this study come from the 2013 McGill Commuter Survey, a university-wide survey in which students, staff and faculty described their typical commuting experience to McGill University, located in Montreal, Canada. Ten multilevel logistic regressions are used to determine the factors that impact 1) a commuter’s feeling of being energized when he or she arrives at work or school and 2) his or her punctuality. The authors' results show that weather conditions and mode of transportation have significant impacts on an individual’s energy at work and punctuality. The models indicate that drivers have the lowest odds of feeling energized, while bus users have the highest odds of arriving late for work. Cyclists, meanwhile, have the highest odds of feeling energized and being punctual. Overall, this study provides evidence that satisfaction with travel mode is associated with higher odds of feeling energized and being punctual. With these findings in mind, policy makers should consider developing strategies that aim to increase the mode satisfaction of commuters. Encouraging the habit of commuting by bicycle may also lead to improved performance at work or school.
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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 | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».