Who is willing to take transit in the future? Older adults’ perceived challenges and barriers to using public transit across Canada
Notice bibliographique
Résumé
• Public transit can be a solution for older adults facing driving cessation. • Factor and cluster analyses identify four non-transit user profiles of older adults. • A thematic analysis reveals the barriers to older adults’ public transit use. • Common concerns were access to transit, frequency, timing, and convenience. • Non-users’ heterogeneity must be accounted for to encourage transit adoption. Offering public transit services that meet the needs of older adults can contribute to their independence and well-being. Based on the Aging in Place survey conducted in March 2023 (N = 3,551), this research explores the barriers preventing older Canadians (65 and older) from using public transit in their area of residence. Specifically, we use factor and cluster analysis to identify non-transit user profiles (N = 491) based on survey participants’ perceptions of public transit and their stated willingness to use it in the next year. We find four distinct groups, including transit inclined, transit is a last resort, transit is not for now, and transit averse. Each group shows variation in the extent to which they are willing to use public transit in the future. To add nuances to our segmentation findings, we conduct a thematic analysis of an open-ended question pertaining to barriers to using public transit in each region. Access to public transit, frequency, travel time, reliability, safety, infrastructure, and convenience are defined as areas for potential improvement, though the prevalence of the concerns did vary between the non-user profiles. The findings from this research can be of interest to decision-makers and public transit agencies as accounting for the heterogeneity of non-transit users can help in directing strategies promoting public transit adoption among older adults in the future.
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».