Exploring equity implications of online grocery, online restaurant delivery and e-shopping service usage in a suburban context
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
By examining how different demographics engage with online services, researchers and policymakers can better understand patterns and disparities in their access, usability, and engagement. This study explores the factors driving the frequent usage of online services, particularly online grocery shopping, online restaurant delivery, and e-shopping. By utilizing a representative sample of Scarborough, Ontario, Canada, collected in 2022, this study followed a Generalized Joint Regression Modelling approach by simultaneously modelling three online service usage behaviours. The findings suggested that millennials are highly likely to be frequent users of all forms of online shopping, while baby boomers and the greatest generation are less likely to engage in these activities. Households with children demonstrate a strong inclination towards online service usage, highlighting household's need for convenience and time savings. Access to personal vehicles influences online service usage behaviour. The study also found that car users are more likely to prefer in-person grocery shopping. Health-related challenges, such as mobility difficulties, correlate with increased reliance on online services. Furthermore, neighbourhood satisfaction and the perceived ease of accessing services positively impact online service usage. The findings further implied a nuanced relationship between online service usage and its potential impact on equity-deserving groups and sustainable transportation behaviour of Scarborough residents. Although findings suggested that online service usage is prevalent among several sociodemographic groups, it may exacerbate disparities for lower-income and transport-disadvantaged populations due to costs and digital exclusion. This scenario highlights the need for balanced urban planning and policy interventions to support equity and community ties in the digital age.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle