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Enregistrement W4293721576 · doi:10.5604/01.3001.0015.9174

Evaluation of the impact of COVID-19 pandemic on transportation: a case study of Iran

2022· article· en· W4293721576 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueArchives of Transport · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicSocial distanceOrder (exchange)BusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Capital cityEconomic growthGeographyEconomicsMedicineEconomic geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus first appeared in January 2020 and has spread dramatically in most parts of the world. In addition to exerting enormous impacts on public health and well-being, it has also affected a broad spectrum of industries and sectors, including transportation. Countries around the world have imposed restrictions on travel and participation in activities due to the outbreak of the virus. Many countries have adopted social distancing rules requiring people to maintain a safe distance. Therefore, the pandemic has accelerated the transition into a world in which online educa-tion, online shopping, and remote working are becoming increasingly prevalent. Every aspect of our life has witnessed a series of new rules, habits, and behaviours during this period, and our travel choices or behaviours are no exception. Some of these changes can be permanent or have long-lasting effects. To control this situation, these changes must first be recognised in various aspects of transportation in order to provide policies for similar situations in the future. In this regard, this study seeks to examine how transportation sectors have changed in the first waves of the pandemic. Iran has been selected as the case study in this paper. This research is divided into two parts. The first part focuses on the effects of the Coronavirus pandemic on rural transportation in Iran. This is followed by assessing the impacts of the virus on urban transportation in Tehran (the capital of Iran). The behaviour of more than 700 travellers in terms of trip purpose, travel time, and mode choice is evaluated using a questionnaire. Results indicate that the number of passen-gers has reduced dramatically in rural transportation systems. In such systems, considerations such as keeping social distancing, disinfection of passengers and their luggage, and unemployment of a group of personnel working in the transportation industry have been more evident. In urban transportation, education trips have dropped the most. This might relate to an increase in online teaching and health concerns. The same pattern can be seen in the passengers who used bicycles, public taxis, and other public transportation systems. Finally, during the pandemic, drivers’ speed has increased, which justifies the need for traffic calming for drivers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle