Uncovering suppressed travel: A scoping review of surveys measuring unmet transportation need
Notice bibliographique
Résumé
Unrealized travel and its associated activity participation is included in many overlapping concepts in the literature—unmet need, latent demand, suppressed travel, and forgone travel. In this scoping review, we focus on suppressed travel , which we define as travel, and associated activity participation, that is unrealized due to transportation-related social exclusion and associated mobility barriers. We review how researchers have measured suppressed travel using surveys, identifying which populations are studied (who), which destinations are considered (where), how questions are structured (how), which barriers are identified as causes of suppressed travel (why), and to what extent questions address suppressed desires and mobility horizons (what). We also assess study quality. We conducted a search using sets of keywords relating to equity, transportation, and surveys. We identified 3,522 unique abstracts from Web of Science and Scopus published since the year 2000. Two undergraduate reviewers independently screened the abstracts with author oversight. The authors conducted full-text reviews of 533 remaining studies. Of these, 158 survived to data extraction, and 19 of those could ultimately be included in this analysis. We find strong evidence of travel suppression among older adults and people with disabilities. Insufficient transit service and dependency on others for rides are identified as primary causes. Among the general population, unrealized travel is greater for leisure and eating out trips, while populations experiencing TRSE face travel suppression for work, education, and other essential trips. We identify gaps in populations and causes studied and conclude with recommendations on how to advance knowledge in this area.
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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 | 0,065 | 0,274 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».