Examining ride sourcing services as an emerging mode in Metro Vancouver: Insights into trip characteristics and impacts on multimodal competitions
Notice bibliographique
Résumé
The availability and utilization of ride-sourcing services have the potential to transform how people travel. While these services could improve mobility and accessibility, they could also attract users away from active modes and public transit and increase congestion and emissions. Understanding the impacts of transportation network companies (TNCs) on the transportation system is critical to ensure that the benefits of ride-sourcing are captured, and its negative externalities are minimized. This study uses web-based survey data administered to Metro Vancouver residents to explore the characteristics of ride-sourcing trips and the early impacts of ride-sourcing use on mode choice, given that TNCs are new to the study area. Additionally, this study utilizes stated preference experiments and error-components mixed logit models to examine the influence of sociodemographic characteristics and attitudinal factors on mode choice decisions for commuting and non-commuting trips. The results offer insights into the relationship between ride-sourcing and private vehicles, local and regional transit, taxi, and active modes (such as walking and cycling). Furthermore, model results highlight the heterogeneity in mode substitution behavior across population segments. This study can help planners and agencies capitalize on the advantages of TNCs and better integrate ride-sourcing into the transportation system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».