COVID-19 and Public Transport in Auckland, New Zealand: Investigating Vulnerable Population Groups’ Ridership Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Public transit ridership was severely affected during the COVID-19 pandemic in 2020 and the effects have continued since. The present study examines changes to ridership immediately post-pandemic in 2021. Research investigating the effects of COVID-19 on disadvantaged population groups is limited and the present study addresses this knowledge gap. Ridership of socially-disadvantaged groups such as low-income, female, and ethnic minority people is examined using order logit regression models. The study uses data from an online travel survey conducted in Auckland, New Zealand, immediately after all COVID-19-related restrictions were lifted. This allowed the collection of revealed preference data for the post-pandemic period. The regression models included the effects of socio-demographic characteristics of individual riders, travel attributes, and built environment factors. Findings suggest that those with lower income and from an ethnic minority group are likely to continue using transit frequently post-pandemic. Younger riders from the ethnic minority group are less likely to use transit frequently, while pre-COVID-19 they were more likely. Access to transit stops near home and work are significant factors for the ethnic minority group. Higher land use mix near the residence and work locations are found to induce more transit trips for all. It is critical for transit agencies to understand how the usage has evolved post-pandemic. These findings highlight the importance of considering the effects of the pandemic on different disadvantaged groups. Public transport service providers are encouraged to consider equity as they develop strategies to improve transit ridership.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».