Links between Attitudes, Mode Choice, and Travel Satisfaction: A Cross-Border Long-Commute Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on a particular form of high mobility, namely the long journeys to work generated by cross-border job market. More precisely, it studies the impact of such behaviors on well-being by analyzing the relationships between mode choice, transport-related attitudes, socio-demographic and spatial attributes, and the level of satisfaction in the context of cross-border long commutes to Luxembourg. The statistical modelling is rooted to a conceptual framework that emphasizes the mutual dependencies between attitudes, mode choice, and satisfaction. Based on a survey among long-distance commuters (N = 3093) held in 2010 and 2011, two ordered logistic regressions, one of which including latent constructs of transport-related attitudes derived from a structural equation modelling, are developed to explain satisfaction in commuting. Main findings are: (1) Travel-related attitudes influence satisfaction with travel more than socio-demographic attributes; (2) public transport users are globally more satisfied in commuting than car drivers; (3) the socio-economic model of satisfaction is plagued by omitted variables issues; (4) the attitude model of satisfaction drops all but one socio-economic attributes (education remains) while improving adjustment (Pseudo-R-squared = 0.57 versus 0.09; BIC = 2953 versus 6059) and avoiding omitted variables bias. The effect of attitudes and other latent constructs is of paramount importance, even concealing most socio-demographic attributes to assess satisfaction. The conclusion is devoted to a discussion on the sustainability of these cross-border long commutes from the individual, social, and environmental points of view.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».