Identifying the Determinants of Anticipated Post-Pandemic Mode Choices in the Greater Toronto Area: A Stated Preference Study
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic had a significant impact on travel mode choices in cities across the world. Driven by perceptions of risk and the fear of infection, the pandemic resulted in an increased preference for private vehicles and active modes and a reduced preference for public transit and ride-sourcing. As travel behavior and modal preferences evolve, a key question is whether the pandemic will result in long-term changes to travel mode choices. This study uses data from a web-based survey to examine the factors influencing mode choices for non-commuting trips in the post-pandemic era. Specifically, it uses stated preference data to develop a random parameter mixed logit model, which is used to compare the elasticity of key variables across different income and age groups. The results of the study highlight the influence of sociodemographic attributes and pre-pandemic travel habits on anticipated post-pandemic mode choices. Additionally, the results suggest that frequent users of private vehicles, public transit, and active modes are likely to continue to use these modes post-pandemic. Furthermore, the results highlight the potential for the perception of shared modes to influence post-pandemic mode choice decisions. The results of the study offer insights into policy measures that could be applied to address the increased use of private vehicles and reduced use of transit during the pandemic, while also emphasizing the need to ensure that certain segments of the population can maintain a sufficient level of mobility and access to transport.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».