Investigating the Impact of the COVID-19 Pandemic on Travel Mode Choice Behaviour – A Stated Preference Case in Wuhan, China
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the impact of the COVID-19 pandemic on travel modes choice behaviour using a case study from Wuhan, China. A SP-experiment based survey was conducted in Wuhan, based on which an MNL model and a latent class MNL model were established, respectively. The model estimation results show the following conclusions. First, the attributes that are normally believed to significantly affect the residents’ travel mode choice behaviour turned out to be insignificant during the COVID-19 pandemic. Second, attributes such as age, gender, driving license, income trend, use frequency of public transit, currently most-frequent-used mode, household size, monthly household income, distance from metro station to home, number of confirmed/deaths cases, vaccination are significantly affecting the respondents’ travel preferences. Third, the outbreak of the COVID-19 pandemic leads to a decline in the residents’ preferences toward public transit, but the promotion of vaccines can lead residents to return to the public transit system. Fourth, the respondents were divided into three latent classes: high-susceptible, medium-susceptible and low-susceptible classes. These conclusions are believed to provide a reference for the investigation of impact of the COVID-19 pandemic or other similar public health events on the transportation system, and also offer supports for policy-making to effectively deal with such pandemics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».