Market-Segmentation Study of Future and Potential Users of the New <i>Réseau Express Métropolitain</i> Light Rail in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Goals for public transit agencies and new public transport infrastructure projects include attracting new riders and retaining existing system users. An understanding of the public transport market and its preferences, habits, and attitudes can help public transit agencies reach these goals by shedding light on how to increase customer satisfaction. To understand potential users of one of Montreal’s most recent major transport projects, the Réseau express métropolitain (REM), we conducted a survey in Fall 2019 while the light-rail system was under construction. Drawing on vetted transport market-segmentation frameworks, this study employs an exploratory factor analysis to reveal factors that affect respondents’ propensity to use the REM. A k-means cluster test is applied to the factors to articulate market segments. The analysis returned four clusters that form a clear spectrum of least likely to most likely REM users: car-friendly non-users, urban core potential users, transit-friendly users, and leisure and airport users. Positive opinion, proximity, and desire to use the REM for leisure or non-work trips are three key characteristics of likely users. There is a visible relationship between clusters who are likely to use the REM and clusters who agree that the REM will benefit their neighborhood. Improving people’s perception of the potential benefit of the REM to their neighborhood, better accommodating leisure use, emphasizing and communicating appealing destinations, and highlighting transit connections are four core ways that planners could work to potentially increase the number of people who are likely to use the REM.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,006 | 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 ».