COVID-19 Outbreak in Colombia: An Analysis of Its Impacts on Transport Systems
Notice bibliographique
Résumé
The global COVID-19 outbreak has demanded drastic actions and policies from the governments and local authorities to stem the spread of the virus. Most of the measures involve behavioural changes from citizens to reduce their social contact to a minimum. Thus, these actions influence individual activity patterns and transport systems in different ways. This paper studies the short-term impacts on the transport system caused by the different policies adopted by the Colombian government and local authorities to contain the COVID-19 spread. Using official and secondary data concerning the seven most populated cities in Colombia, we analyse the impacts on three components of the transport system: air transport, freight transport, and urban transport. Results show that national policies and local decisions have decreased the demand for motorised trips across the cities, diminishing congestion levels, reducing transit ridership, and creating a reduction in transport externalities. The country banned air transport for passengers and only allowed air cargo for medical and necessary supplies, which will have negative consequences for the economics of the airline industry. During the first three months of the COVID-19, freight was the most resilient transport component. However, freight trips diminished around 38%, affecting mainly the supply chain of nonessential products. During the pandemic, governments need to provide subsidies to maintain the system supply to avoid crowdedness and promote active transport by allocating less-used street space to cyclists and pedestrians. In the short term, transportation service providers will face a financial crisis, deepened by the pandemic, which will require government assistance for their recovery.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».