If You Cut It Will They Ride? Longitudinal Examination of the Elasticity of Public Transport Ridership in the Post-Pandemic Era
Notice bibliographique
Résumé
In the past two years, public transport ridership has declined because of COVID-19 pandemic health measures and new working from home policies. This decline in ridership has caused major financial stress on public transport agencies around the world. Several agencies have responded to this financial stress by reducing services. The extent to which these service cuts will affect transit ridership is unknown because of the changing operational environment in the post-pandemic world. Our study uses a longitudinal panel data from Montréal, Quebec, Canada, to explore the relationship between route-level ridership and operational factors over time. We find that public transport ridership demand at the route level is highly elastic when compared to trip frequency and has become more elastic after the COVID-19 pandemic. Our findings imply that agencies cutting service in the post-pandemic era run a much more significant risk of creating a "doom spiral," where service reductions spur greater declines in ridership, forcing further reductions. Demand was found to be most elastic on more frequent routes, so agencies should prioritize maintaining services on their core routes in the post-pandemic era. This study can be of use to public transit planners and policymakers considering making service changes to attract more riders or trying to respond to post-COVID-19 financial stress.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».