Exploring the Choice of Bicycling and Walking in Rajshahi, Bangladesh: An Application of Integrated Choice and Latent Variable (ICLV) Models
Notice bibliographique
Résumé
Bangladesh has emphasized active transportation in its transportation policies and has encouraged its population, especially the youth and students, towards bicycling. However, there is a scarcity of studies that have examined the factors important to the choice of active transportation that can be referenced to support the initiative. To address this research gap, in this study, we explore the influence of sociodemographics and latent perceptions of a built environment on the choice to walk and bicycle among students and nonstudents in Rajshahi, Bangladesh. In Rajshahi, we conducted a household survey between July and August, 2017. We used a modeling framework that integrated choice and latent variable (ICLV) models to effectively incorporate the latent perception variables in the choice model, addressing measurement error and endogeneity bias. Our models show that students are influenced by perceptions of safety from crime, while nonstudents are influenced by their perceptions of the walkability of a built environment when choosing a bicycle for commuting trips. For recreational bicycle trips, students are more concerned about the perceptions of road safety, whereas nonstudents are concerned about safety from crime. We find that road safety perception significantly and positively influences walking behavior among nonstudents. Structural equation models of the latent perception variables show that females are more likely to provide lower perceptions of neighborhood walkability, road safety, and safety from crime. Regarding active transportation decisions, overall, we find there is a difference between student and nonstudent groups and also within these groups. The findings of this study can assist in developing a sustainable active transportation system by addressing the needs of different segments of the population. In this study, we also provide recommendations regarding promoting active transportation in Rajshahi.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».