Understanding the Impact of COVID-19 Pandemic on Online Shopping and Travel Behaviour: A Structural Equation Modelling Approach
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of the COVID-19 pandemic has led to significant alterations in people’s social and economic behaviour. This paper aims to study the pandemic’s influence on online shopping and travel behaviour and discover how these phenomena are related. To this end, eight variables were identified that describe socio-demographic status, COVID-19 variables, online shopping variables, and travel behaviour. The structural equation modelling (SEM) approach was adopted to analyse the relationships between these variables. A conceptual model was formed by devising hypothetical relationships, and then the validity and reliability of the model were evaluated using SEM tools. Among the 19 theoretical relationships, 17 were verified. It was found that socio-demographic status directly affects the COVID-19 variables, influencing online shopping variables. As a result, it was inferred that during the pandemic, people’s daily travel habits had been affected by their inclinations toward online shopping, and the more people are aware of COVID-19 and feel responsible about the pandemic, the more they are persuaded to shop online rather than in-person shopping. Policymakers can use the findings of this study to change the public’s travel and shopping behaviour to tackle the pandemic.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».