Everything has changed: the impacts of the COVID-19 pandemic on the transit market in Montréal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has significantly impacted the transit market leading to ridership loss and service cuts. Most of the post-pandemic transit market literature has focused on how to attract those who stopped using transit services, however little attention has been given to how rider profiles have changed. To address this gap, we examine 2019 and 2022 data regarding transit commuters from Montréal, Canada. We apply factor and k-means cluster analyses to derive market segments at both points in time considering satisfaction levels, telecommuting rates, and frequency of transit use. We build upon these analyses to report on overall and mode group-level changes in the transit market. Our market segmentation reveals that captive, captive-by-choice, and choice riders still exist in the current public transit market. However, the share of these groups in the market has changed. The proportion of captive and choice riders has increased while captive-by-choice riders have shrunk in size. Moreover, the post-pandemic market has become mostly composed of infrequent riders and higher rates of telecommuting. We further explore these trends by commute mode (i.e., bus only, metro only, and bus and metro users). The findings from this research can be of interest to practitioners and policymakers as they shed light on the evolution of the perceptions and behaviours of segments of transit riders from before to after pandemic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».