Measuring the impacts of a major metro disruption in Montréal, Canada, on riders’ satisfaction and willingness to recommend the service to others
Notice bibliographique
Résumé
On October 3rd, 2024, three stations along the east end of Montreal’s blue metro line were closed, resulting in a seven-day service disruption. While previous studies have examined the operational impacts of such disruptions, their effects on user experiences remain underexplored. To address this gap, we measure the impacts of the closure on user satisfaction and their willingness to recommend transit services. Using data from a bilingual online survey launched the day after the disruption began, we analyzed responses from blue line users (N = 655) by employing ordered probit models. The survey included a treatment group of riders directly impacted by the closure (N = 361) and a control group of those unaffected (N = 294). Additionally, we incorporate data from a secondary survey conducted one prior to the closure, which included riders living close to blue line stations (N = 161), as a secondary control. Our findings reveal a significant decrease in both user satisfaction and willingness to recommend transit services among those impacted by the metro closure. However, these negative impacts can be mitigated when users perceive the availability of reliable and suitable transit alternatives. The findings from this research can be of interest to practitioners and policymakers as they highlight the broader implications of metro disruptions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».