Impacts of long-term transit system disruptions and transitional periods on travelers: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Governments around the world are heavily investing in building new transit infrastructures and expanding existing ones. The construction of these projects does not happen overnight and can lead to extended long-term disruptions in the transit network, which can have undesirable impacts. Research regarding such disruptive periods, or transitional periods, seems to be thematically and geographically dispersed in the literature. Similarly, a consolidated understanding of the impacts of long-term transit service disruptions due to other causes, such as labor strikes and transit system failures, on travelers’ behavior seems missing from the literature. Using a systematic review method, this study aims at providing a comprehensive review of the academic literature that focused on analyzing the impacts of the aforementioned issues on transit users’ travel behavior and perceptions, while understanding the mitigation strategies applied to address these effects. Given the wide array of disruption types, durations, spatial coverage, and the modes affected, the review indicates a dearth of knowledge regarding their impacts along with a very limited understanding of the relative benefits of mitigation strategies. The most common impacts are mode changes. Some evidence, which is rather limited, shows that transit users did return to their previous travel behavior after the end of long-term service disruptions. The study offers a better understanding of the relative impacts of transit systems’ long-term disruptions and transitional periods, while highlighting important gaps in the current literature.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».