How Employees Choose their Commuting Transport Mode: Analysis Using the Stimulus-Organism-Response Model
Notice bibliographique
Résumé
Although transport mode choice in commuting from home to work has been studied extensively, no prior research has investigated mode choice as an emotional response to external stimuli using the stimulus-organism-response (SOR) model. Therefore, this study applies the SOR model to explore commuters’ transport mode choice behaviour. The stimulus variables include trip characteristics, transport infrastructure and services, environment, and work characteristics; the organism variable includes the travel experience and attitude of the individual; and the response variables include use of public transport, private transport, and e-hailing. Data were collected using a questionnaire survey of 500 formal-sector workers in Jakarta; 430 respondents provided valid responses for analysis. The survey data were analysed using partial least squares-structural equation modelling. The results showed that the stimulus variables, namely, trip characteristics, transport infrastructure, environment, and work characteristics, had indirect effects on the choice of e-hailing through organism factors (travel experience and attitude). Also, the environment and work characteristic variables had an indirect effect on the choice of private transport through organism factors. Stimulus variables had no indirect effects on public transport usage. When travel experience was the stimulus variable, the indirect effect on public transport usage through attitude as the organism variable was significant. The response to the use of transport modes showed dynamic behaviour, depending on the provided stimulus and organism. These findings can be beneficial for establishing a more comprehensive strategy that includes the provision of infrastructure, improvement of transit service, the built environment, and employers’ policies to realise a sustainable commuting trip.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».