The Changes in the Travel Characteristics Due to Corona Virus Pandemic: A Case Study in Al-Qadisiyah Governorate, Iraq
Notice bibliographique
Résumé
Many measures have been imposed by governments around the world to limit the spread of COVID-19.Iraqi authorities adopted a continuous cycles of reinforcement and relaxation in the measures, thus travel behaviors are significantly affected as a result of these measures.This study focuses on the impact of the COVID-19 pandemic on travel pattern in Al-Qadisiyah governorate, Iraq, during three different phases, one phase before pandemic and two phases during the pandemic to study the impact of the variation in imposed measures.Data were collected through a qualitative interviews and online questionnaire surveys that included questions on primary purpose of trip, mode choice of transport, frequency of trips before and during pandemic (including two phases).Descriptive analysis and inferential statistical analysis (especially nonparametric tests) were conducted to analyze the collected data.Results show a significant shifting from work/studying trips to shopping and others trips purposes during the first phase, where distance education and teleworking were imposed.In the second phase, the recommendation for work and study from home were lifted thus the primary trips for work or study purposes have resumed somewhat like their previous pace but with less frequent than its usual in pre-pandemic.A significant reduction in public transport and car-sharing usage was observed during first phase-COVID-19 compared to pre-COVID-19 and second phase-COVID-19.People gave the pandemicrelated factors a higher priority than general factors when selecting a transport mode during the pandemic.However, they put less priority for such factors during second phase of COVID-19 as compared to first phase, due to relaxation in the imposed measures.Changes in travel behavior during a pandemic have an impact on travel demand and favorable transport modes, thus understanding this behavior can help in transportation planning, and decision-making.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».