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Enregistrement W2913278627 · doi:10.11575/prism/35752

Mode and Departure Time Choice Behavior of Non-Work Related Trips

2019· dissertation· en· W2913278627 sur OpenAlexfundaboutno aff
Shahanaz Sultana

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTRIPS architectureMode choiceMode (computer interface)Work (physics)Transport engineeringPsychologyEngineeringComputer sciencePublic transportMechanical engineeringHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-work-related trips comprise a considerable percent of total trips, but there are a limited number of studies that investigate travel behavior related to these trips. This study investigates non-work-related travel behavior in two parts. The first part examines mode choice behavior, while the second part analyzes departure time choice. A Random Regret-Minimization (RRM) approach is applied on stated preference data that was collected in Calgary, Canada. We study mode choice behavior by examining the impacts of various sustainable neighborhood design elements like availability of vegetation/trees or shelter, speed and number of other vehicles on the streets, and the number of major intersections to cross on mode choice. We explore the impact of temperature on the non-work-related trips, particularly on active modes like walking and biking in the Canadian context. Results show that, compared to when the temperature is below 0 °C, respondents are 6% and 8% more likely to make a trip while the temperature is between 0 °C and 10 °C and higher than 10 °C, respectively. Respondents are about 4% more likely to choose an active mode when they have to cross only one or two major intersections compared to when they have to cross three or four major intersections. Respondents are about 21% more likely to choose an active mode when they have to take a road with a low speed limit and few vehicles compared to when they have to travel on roads with a low speed limit and many vehicles. Respondents are about 7% more likely to choose an active mode when they have to travel a path with ample availability of vegetation/trees or shelter compared to travelling a path with a limited availability of vegetation/trees or shelter. The effects of various sociodemographic and travel characteristics on mode choice are also discussed. We also analyzed the impacts of various categories such as individual and household sociodemographic, employment attributes, and trip characteristics on the choice of departure time. The results show that females are more likely than males to depart in afternoons and evenings, whereas males are more likely to depart in the mornings; that trips made by transit with a car and non-motorized vehicle (NMV) access are more likely to occur in the afternoon than trips made with any other travel mode; that respondents are less likely to depart in the afternoon than in the morning under snowy and rainy conditions; that respondents are more likely to depart in the afternoon when the temperature is below 0 °C than when the temperature is above 10 °C; and that respondents are more likely to depart in the afternoon and evening for trips related to grocery shopping, meals, and social/recreational events. Policy level implications of this study’s key findings are also discussed in detail.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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