Application of the “Foot-in-the-Door” Compliance Technique for Traveler Intercept Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Traveler intercept surveys are used to obtain essential data for transportation planning purposes in a variety of contexts and situations. This paper describes an application of the foot-in-the-door (FITD) compliance technique for traveler intercept surveys as a way to increase participation and improve the overall experience for both the traveler and the organization conducting the survey. Outcomes related to survey participation and response characteristics for three such surveys are presented. The two-stage FITD method described in this paper was successful at collecting a small amount of data from a majority of travelers at the locations being studied while minimizing the inconvenience to the traveler. A follow-up survey conducted via the Internet had a response rate that varied between the different case studies and also among different groups of travelers. Approximately one-third of follow-up survey responses were provided on the same day as the initial interaction between the traveler and the researcher, whereas one-quarter of respondents utilized a mobile device to complete the follow-up survey. The results of these case studies are informative for the development of traveler intercept surveys. Transportation planners are encouraged to consider the FITD technique described in this paper when developing traveler intercept surveys within their jurisdictions.
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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 | 0,112 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».