The Effects of Multitasking and Tools Carried by Travelers Onboard on the Perceived Trip Time
Notice bibliographique
Résumé
Travelers conduct onboard activities while using the tools they bring with them onboard to convert part of their travel time to a productive time. Productive travel time contributes to the reduction in the disutility of travel time. This paper discusses the influence of travelers’ onboard activities and the tools carried by travelers on the perceived trip time. 10 onboard activities and 12 tools carried by travelers are introduced and studied in this work. A questionnaire focusing on the main trip of each respondent in urban areas is conducted, where a sample size of 525 participants is collected. Statistical methods such as central tendency, chi-square, exploratory factor analysis (EFA), rank-based nonparametric test, and multivariate analysis of variance (MANOVA) are applied. The main findings are the following: almost all of the onboard activities and the tools carried by travelers impact the trip time positively (i.e., the perception is enhanced). For each transport mode, the most frequent onboard activities that impact the trip time positively is obtained, and the connection between each onboard activity and each tool carried by travelers is found (i.e., moderate to strong association). EFA uncovers the underlying relationship between those onboard activities and those tools carried by travelers that influence travelers’ perception. In this case, instead of the full list, fewer onboard activities and tools carried by travelers are produced to simplify the finding of their impacts on the perceived trip time. The participation in onboard activity is ranked across certain groups, such as the tendency of women to be engaged in onboard activities is higher than men’s tendency. Regarding the positive impact on trip time, a statistical difference is demonstrated between groups, where the use of the tools carried by travelers is varied across the transport mode, trip purpose, and trip time, gender, age, education, and job variable. Besides, the involvement in onboard activities is statistically dependent across the transport mode, gender, income, and car ownership variable. The output of this study helps decision-makers and mobility planners in understanding the behavior of travelers onboard in more detail, such as the availability of onboard tools affecting the choice of transport mode.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».