Notice bibliographique
Résumé
Ensuring that customers are satisfied with public transit is important, and traditionally transit agencies have assessed customer satisfaction by using questionnaires designed to collect information about users’ personal characteristics and perceptions of service. However, these questionnaires assess only individuals’ perceptions of transit services, without accounting for the service that users actually experienced. With that in mind, the purpose of this paper is to analyze the drivers of public transit satisfaction for users on the basis of an analysis of customer satisfaction questionnaires, as well as operations data obtained from automatic vehicle location and automatic passenger counter systems for an express bus route in Vancouver, British Columbia, Canada. The goal of the paper is to understand what the main factors influencing customer satisfaction in this context are. The paper questions whether using operations data in parallel with passengers’ perception data is useful in understanding customer satisfaction. With a series of logit models, it is found that actual crowding and users’ reported satisfaction with crowding are associated with how transit users perceive overall satisfaction with the bus service. Furthermore, the models reveal that car access, age, past use, and users’ perceptions of frequency, onboard safety, and cleanliness are also positively associated with overall satisfaction. This study could be useful for public transit planners as it provides new insight into how data derived from customer satisfaction surveys and bus operations can be used to identify which modifiable components of the service can be prioritized to effectively increase riders’ overall satisfaction.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».