Performing Structural Equation Modeling in Public Transport Through COVID-19 Pandemic Time
Notice bibliographique
Résumé
Traveling via public transportation is a better option than driving a private car and should be encouraged to reduce congestion, pollution, and fuel costs.However, due to COVID-19 pandemic, governments restrict the use of public transportation in order to limit infection spread.This study intends to identify travelers' attitudes and preferences for using public transportation during the COVID-19 epidemic using structural equation modeling (SEM).A questionnaire survey was created to analyze travelers' behavior, attitudes, perceived risk, and sense of responsibility when utilizing public transportation in Baghdad, Iraq.234 complete responses were analyzed using the Structural Equation Modeling technique.The survey findings and measurement equations supported the relationship between observable and latent variables.The SEM results demonstrated that travelers' Perceived (PER) and Responsibility (RES) are favorably connected to Attitudes (ATT), whereas Behavior (BEH) towards public transportation is adversely related to Attitudes (ATT).To assess the confirmatory of measurement scale, confirmatory factor analysis (CFA) measurement was combined with nine Goodness-of-Fit measurements: Chi-square, Chi-square/df, RMR, GFI, AGFI, NFI, TLI, CFI, and RMSEA.This study highlights the findings of structural equation modeling research of using public transport through pandemic time in term of travel behaviors to improve the quality of service of public 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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».