Everything has changed: the impacts of the COVID-19 pandemic on the transit market in Montréal, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle