Understanding University Students’ Intercity Transport Mode Choice: A Case Study of the University of Waterloo Students’ Travel Behavior Between the Region of Waterloo and the Greater Toronto and Hamilton Area
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing population growth is an essential driver to support the Greater Golden Horseshoe (GGH)’s long-term economic development and competitiveness, but it could also create substantial issues and challenges on the region’s transportation system. The Ontario provincial government, as well as the municipal governments in the GGH, have been aware of the current high level of automobile dependency and its negative consequences on the region’s socioeconomic development. Several collaborative initiatives have been being taken to diversify the existing transportation system and encourage the use of transit and active modes of transportation. This research aims to understand what are the factors that affect University of Waterloo students’ intercity mode choice, and the significance levels of the identified influencing factors on their intercity mode choice between automobile modes (driving, carpooling, Uber and taxi) and non-automobile modes (bus and train). It also investigated the students’ attitudes towards the proposed high-speed rail in Ontario and their intended behavior of using it when traveling between the Region of Waterloo and the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA). \n \nThe results revealed that the students’ intercity mode choice behavior varies according to their trip frequencies and their primary destinations in the GTHA, and whether or not having the Presto card and motor vehicle availability are the two most influential factors at the 1% significance level on their intercity mode choice. Moreover, the study also found the students have overall positive attitudes towards the high-speed rail in Ontario. Several recommendations were subsequently proposed based on the research findings, which focus on increasing the non-automobile mode share in the intercity travels and adequately engaging the university population in the planning process of the HSR project.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».