Transit Pass Ownership as a Potential Source of Heterogeneity in the Determinants of Ride-sourcing Use in Metro Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Amid the increased utilization of ride-sourcing, the relationship between these services and public transit received significant attention from policymakers and researchers. Prior studies have found that ride-sourcing has mixed impacts on transit ridership and that transit use tends to be positively associated with ride-sourcing use. However, these studies have primarily treated transit use and transit pass ownership as explanatory variables. Given the potential for ride-sourcing to influence transit use, further work is needed to understand the relationship between these services. To explore whether transit pass ownership is a source of heterogeneity among ride-sourcing users, this study uses an econometric model to explore the impacts of transit pass ownership on the determinants of ride-sourcing use in Metro Vancouver. Using data from a web-based survey, a two-stage model is used to jointly model transit pass ownership, ride-sourcing adoption, and ride-sourcing frequency. The results demonstrate the potential for transit pass ownership to be a source of heterogeneity among ride-sourcing users. Specifically, the factors influencing ride-sourcing use (and the elasticity of these factors) were found to differ based on transit pass ownership. Additionally, the results suggest that attitudes and perceptions toward ride-sourcing can influence transit pass ownership. These findings can help inform targeted approaches to limiting the negative impacts of ride-sourcing on transit use.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».