Factors Associated with Travel Behavior of Millennials and Older Adults: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to synthesize knowledge on the travel behavior of millennials and older adults based on literature from 2010 to 2018. The study looks into the different factors that contributed to shaping each generation’s travel behavior. Both qualitative and quantitative studies that fall within the selection criteria are reviewed, with a total of seventy-eight studies selected for review. Thirty-four papers focused on young adults/millennials, 35 included an older adult population, and 9 investigated both younger and older age groups. Six of the studies utilized qualitative methods, 68 applied quantitative methods, and 4 used mixed methods to explore the factors associated with travel behavior. Travel behaviors are explored in terms of mode choice, trip distance, trip frequency, use of alternative transport, ridesharing, and mobility tool ownership. Associated factors are categorized into five themes: personal attributes, geography and built environment, living arrangements and family life, technology adoption, and perceptions and attitudes towards travel options and environment. This study concludes that difference exists between generations in terms of travel behavior, and that the factors that influence each generation’s travel characteristics are either different or differ in their nature of influence (increase/decrease). Finally, based on the reviewed literature, this study proposes future research directions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».