How will individuals travel post-COVID? A statistical framework to identify the determinants of different travel behaviors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of the pandemic in 2020 has caused an unforeseen situation that significantly changed individuals’ travel patterns around the globe. The transmission prevention measures that were put in place have had both short- and long-term effects on people's activity systems and their daily travel patterns. In order to investigate the pandemic's effects on travel patterns and activity systems, a web-based questionnaire was developed and distributed in Montreal, Canada, in April and May of 2020. In addition to questions about activities before and during COVID-19, a section on how people anticipated travelling in the post-pandemic era was also included in the questionnaire. This research presents insights into how people are planning to travel in the post-COVID period utilizing K-means clustering and Multinomial Logit (MNL) models. the data gathered from the survey resulted into 1620 completed questionnaires, out of which 1597 were valid. This investigation offers crucial insights on anticipated changes in travel frequency, use of public transportation, and use of bicycles throughout the post-pandemic era. The findings of this study will help planners and policymakers create plans that will better prepare the cities for the post-pandemic era by taking into account the projected changes in people's travel patterns.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle