Exploring Passengers’ Travel Behaviors Based on Elaboration Likelihood Model under the Impact of Intelligent Bus Information
Notice bibliographique
Résumé
The ubiquitous intelligent transportation infrastructure in metropolitan cities has enabled bus passengers to access comprehensive (even real-time) bus information. However, the impact of different types of information on passenger behavior is still insufficiently understood. Combining with the theory of information processing path, this study partially fills this gap by adopting an elaboration likelihood model (ELM) suitable for explaining how the various types of intelligent bus information influence passengers’ choice behavior. Six types of intelligent bus information (information of bus lines, estimated travel time, estimated time of arrival, congestion inside bus, road congestion, and bus fare) are used as six independent variables, and passengers’ departure time, travel routes, and travel modes as dependent variables. Valid questionnaire assessments were collected from 285 participants at 4 bus stops equipped with intelligent bus system in Harbin, providing quantitative data to verify each hypothesis. The results show that six types of intelligent bus information to different degrees (significant influence, slight influence, and no significant influence) affect three types of passengers’ choice behaviors; the information of estimated travel time and that of road congestion are both significantly effective in all three types of choice behavior while bus fare has no significant influence. Meanwhile, other types of information have a significant or slight effect on certain behavior. The results of this study can be used to design more reasonable intelligent bus information provision strategies to meet passengers’ requirements.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».