Travel behaviour and greenhouse gas emissions during the COVID-19 pandemic: A case study in a university setting
Notice bibliographique
Résumé
The year 2020 was characterized by a marked shift in daily travel patterns due to the COVID-19 pandemic. While we know that overall travel decreased, less is known about modal shift among those who continued to travel during the pandemic or about the impact of these travel-behaviour changes on transport-related greenhouse gas emissions. Focusing on a university setting and drawing from a travel survey conducted in Fall 2020 in Montreal, Canada (n = 3358), this study examines modal shifts and quantifies greenhouse gas emissions at three time periods in the year 2020: pre-pandemic, early pandemic, and later pandemic. The pandemic resulted in a sharp reduction in travel to campus. Among those who continued to travel to campus (n = 1580), car-to-final destination mode share almost tripled at the start of the pandemic. The largest modal shift seen was the transition from walking, cycling, and transit, to driving at the beginning of the pandemic. Reductions in overall travel resulted in lower overall transport-related greenhouse gas emissions. However, if modal changes persist once students, staff, and academics return to campus, the transport carbon footprint is projected to increase above pre-pandemic levels. These results highlight the importance of putting in place policies that support a return to sustainable modes as universities and businesses reopen for in-person activities.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».