Use of modern technologies by public transport passengers during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the results of primary research involving a survey of Polish passengers during the COVID-19 pandemic. The survey was conducted in January 2022 using the CAWI method on a representative sample of N = 1,129 Polish adults aged 18 to 60. First, means of transport were classified by distance covered into urban, regional and interregional transport. Survey participants were asked a series of questions regarding the use of modern technologies in public transportation. Before that, however, the frequency of urban (agglomeration), regional, interregional (transregional) and private transport use during the COVID-19 pandemic was examined. More than half of respondents said they used modern technology across all modes of public transportation, and about a quarter said that while they had not yet used these technologies, they intended to do so. Only about 15% of respondents replied they did not use and did not intend to use modern technologies, regardless of the mode of transport. The aim of the paper is to examine the use of modern technologies by passengers in the era of the COVID-19 pandemic. Research results may help to influence passengers' purchasing decisions and to improve services offered by carriers in accordance with the objectives of long-term transport policy of both the European Union and Poland related to sustainable transport development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».