Factors Affecting Commuters' Intentions in Using Park and Ride (P&R) Facilities Based on Theory of Planned Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Park and Ride (P&R) is a form of transportation demand management closely related to commuting activities. Several developed countries, such as the UK, Canada, China, and Hong Kong already implemented P&R with a high level of effectiveness and success in overcoming the congestion problems in the city center, low use of public transportation, and air pollution. However, in developing countries, the various positive impacts of P&R still have not been able to encourage commuters' intentions to use these facilities. The level of P&R use at Sidoarjo Station is still relatively low (44.3%). Behavioral is one of several keys to the success of P&R that depends on intention and ability. The intention is the result of knowledge, social, and infrastructure that can support the use of public transport and P&R. This study aims to identify factors that can influence commuters' intentions to use P&R at Sidoarjo Station based on the theory of planned behavior using SEM analysis. The results showed that P&R and public transportation conditions as perceived behavioral control were the most influential factors on commuter intentions. The conditions of public transportation (including availability and location) and the quality of P&R facilities are also essential considerations for commuters using P&R
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».