Understanding COVID-19 pandemic-related shifts in active commute patterns: Insights from employees of a Canadian university
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that the COVID-19 pandemic profoundly disrupted the commute patterns of people worldwide. Yet, little is known about how commuting by active transportation (AT) has shifted since COVID-19 restrictions lifted. This quasi-experimental study aimed to: 1) compare AT mode share pre-versus post-COVID-19 pandemic; and 2) identify key post-pandemic correlates of transport mode. A survey of employees from a Canadian university was conducted annually from 2013 to 2017 and in 2022. There were 644 valid participants who completed at least one of the surveys pre-COVID-19 pandemic and in 2022. Participants were categorized as using AT, passive transportation (PT), or mixed transportation (MT) as their primary transport mode between home and workplace. The mode share of each transport type pre-versus post-COVID-19 was analyzed. Additionally, shifts in individual-level transportation modes and related sociodemographic correlates were evaluated. Compared to pre-COVID-19 pandemic, AT decreased from 27.0% to 23.4%; however, PT increased from 52.0% to 60.7% in the post-pandemic era. Household income, age, and sex/gender were key correlates of transport mode shifting. Only the lowest income group showed an increase in AT (18.8%–20.3%); all other groups showed no change or a decrease, with the greatest decline observed in those earning $90,000 to $119,999 (20.5%–13.5%). AT use decreased in all age groups under 50 years with the clearest change in the 20- to 29-year-old age range (24.3%–8.1%). Females/women used AT at half the rates of males/men, both pre- and post-COVID-19. Queen's university's employees demonstrated changes in transport mode use due to the COVID-19 pandemic. The decline in AT coupled with an increase in PT shown in this sample emphasizes the importance of organizational- and/or municipal-level interventions to encourage transportation modes that are both sustainable and health-promoting in the post-pandemic era. • Active transportation (AT) decreased and passive transportation (PT) increased post-COVID-19 pandemic. • Younger age associated with lowest AT post-COVID-19. • Lower income and younger age associated with higher mode shifting.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».