Transportation mobility during COVID-19: a systematic review and bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has significantly affected global transportation mobility, presenting unprecedented challenges to transportation management. Public transit and ride-hailing services saw a drastic reduction in ridership, leading to an increased inclination towards private vehicles. The pandemic also altered travel patterns and individual mobility due to various COVID-19 protocols. This study conducted a comprehensive review of 96 academic papers spanning from January 1, 2020, to December 31, 2022, focusing on transportation and mobility using the Scopus database. Three major themes were identified: 'Impact on Ride-Hailing Services', 'Impact on Mode Preference', and 'Impact on Trip Purpose', with subdivisions based on keywords and key findings extracted using VOSviewer. The pandemic significantly impacted ride-hailing services, altering demand, usage, and safety measures. Mode preference shifted towards private vehicles due to safety concerns. The present study underscores the long-term implications of the pandemic, emphasizing recovery strategies for ride-hailing services and mode preferences post-pandemic. It highlights the need for sustainable transportation policies, advocating for enhanced public transportation systems, promoting active travel modes, and addressing socioeconomic disparities in mobility patterns. The findings emphasize the need for resilient transportation strategies in the face of future disruptions.
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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 | 0,011 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,076 | 0,082 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».