The Effect of the COVID-19 Pandemic on Transit Mode Choice in Calgary, Alberta
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has reduced travel demand globally across all modes. Public transit ridership has been especially affected, as COVID-19 has reduced the attractiveness of transit compared to unshared transportation modes. Transit agencies worldwide have reduced service in response to lost fare revenue and reduced ridership. To recover from the pandemic and remain a viable mobility alternative, transit agencies must regain mode share by providing a safe and attractive customer experience. This thesis presents the design and findings of a stated preference (SP) survey conducted in Calgary, Alberta to investigate the effects of perceived COVID-19 risk, pandemic safety measures, transit service characteristics, and individual attributes on the attractiveness of transit. SP scenarios were generated using a Bayesian D-efficient design and were pivoted on respondents’ answers to previous questions. Multinomial logit, nested logit, and mixed logit models were estimated using the survey results. The estimation results show that transit agencies can attract riders by implementing mandatory masking policies and reducing in-vehicle crowding. Safety measures such as backdoor boarding and daily deep cleaning are unlikely to attract riders to transit. Higher COVID-19 risk levels, as measured by the number of daily cases in the study area, decrease the attractiveness of transit. Females and older respondents perceived transit modes as less attractive compared to males and younger respondents. Respondents who had been at least partially vaccinated perceived transit as more attractive compared to those who were unvaccinated.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».