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Enregistrement W4401933554 · doi:10.48130/dts-0024-0015

Transportation mobility during COVID-19: a systematic review and bibliometric analysis

2024· review· en· W4401933554 sur OpenAlexaff
Aditya Basunia, Azwad Muttaqi, Md. Rifat Hossain Bhuiyan, Farhan Anjum Badhon

Notice bibliographique

RevueDigital Transportation and Safety · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BibliometricsData scienceRegional scienceGeographyComputer scienceMedicineLibrary scienceVirologyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0100,059
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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