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Enregistrement W4413160238 · doi:10.1016/j.tbs.2025.101112

Grocery shopping and related access trips by mode in Canadian time use surveys

2025· article· en· W4413160238 sur OpenAlexafffundabout
Ugo Lachapelle, Chunjiang Li, Elnaz Yousefzadeh Barri, Michael J. Widener

Notice bibliographique

RevueTravel Behaviour and Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésTRIPS architectureTransport engineeringBusinessPoison controlHuman factors and ergonomicsEnvironmental healthEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Many travel and time use surveys group grocery shopping with all other shopping. • We explore characteristics of grocery shopping and compare with all other shopping. • Grocery shopping sequences are shorter, more car-based, in home to home sequences or returning home. • Nearly half of full grocery shopping activity time is spent traveling to/from. • Grocery shoppers are distinct from shoppers for all other purposes. Grocery shopping episodes are often grouped with other shopping in travel surveys, making it difficult to study these activities. This paper explores grocery shopping trips, shopping episode characteristics and participants, and assesses the potential loss of information stemming from the grouping of all shopping activities. A sample of metropolitan area respondent data from the Canadian General Social Surveys’ 2010 and 2015 (cycles 24 and 29) time use modules is used. In the 2010 survey, grocery shopping and other shopping is surveyed separately, while the 2015 survey merges all shopping activities. This provides an opportunity to compare these approaches. The characteristics of shopping activities (2010 and 2015) with respect to participation, timing, in-store episode time and trip duration, activity sequences (in-store episodes with access/egress trips), and respondents’ demographics are compared using bivariate tests, and logistic regressions. Activity sequences are assessed using two locations before and two locations after shopping episodes. Grocery shopping activity sequences are shorter in duration than other shopping activity sequences. No difference in episode duration is found between gender or income for groceries, while significant differences are found for other shopping. “Home-store-home” by car is the most frequent sequence for all shopping types. Nearly half of the grocery shopping activity sequence is spent on the access and egress trips. In logistic regressions, age, gender, employment, and the most frequent travel mode are associated with having performed shopping episodes, regardless of shopping types. Compared to other shopping episodes, grocery shopping is more strongly associated with being 75 or older, being married, from visible minority groups, and with higher education. Grocery shopping activities differ from other shopping in terms of participant, timing, duration, and activity sequence. Combining grocery shopping and other shopping in future time use surveys (and in travel surveys) may mask the distinctiveness of grocery shopping episodes, trips and overall sequences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,021
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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