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Enregistrement W4405759267 · doi:10.1177/03611981241295710

Joint Model for In-Person and Online Participation in Grocery Shopping, Health Services, Personal Business, and Dine In after the Pandemic

2024· article· en· W4405759267 sur OpenAlexaffabout
Imrul Kayes Shafie, Mahmudur Rahman Fatmi, Shivam Khaddar

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRIPS architectureBusinessInterdependenceMarketingBusiness modelPandemicGrocery shoppingAdvertisingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsPolitical scienceMedicineEngineeringTransport engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the aftermath of the COVID-19 pandemic, it’s crucial to understand how in-person and online activity engagement has changed, as their impacts on travel differ. For instance, ordering a meal for delivery might replace a restaurant trip, whereas online shopping could suppress more trips by increasing home-based activities. Conversely, online engagement may save time that, if spent on discretionary travel, will increase travel. Therefore, this study explores the impact of COVID-19 on in-person and online non-mandatory activities using data from a 2022 web-based survey in the Okanagan region, British Columbia, Canada. We examine in-person grocery shopping, personal business, health services, dine-in activities, and their online counterparts using a multivariate ordered probit model. This model uncovers interdependencies among activities and confirms the influence of sociodemographic factors, technology accessibility, mobility tools, attitudes, transport infrastructure, and land use attributes. Key findings reveal that online food ordering is positively linked with frequent online personal business, indicating that individuals are comfortable with various online activities. Regular in-person business activities boost dine-out frequency, showing efficient time management. Additionally, young adults are more likely to engage in online shopping and dining out. Transport infrastructures in residential areas positively influence in-person activities. These findings suggest significant implications: older adults need support for equitable digital engagement, and exposure to ICT devices could help. Planners and policymakers should carefully evaluate the diverse effects of online non-mandatory activities; for example, telemedicine may reduce congestion and emissions, whereas online shopping’s impact depends on delivery and pick-up modes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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