What Would it Take for You to Stop Driving to Work? Employer-Based Transportation Demand Management at Brock University
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of automobile dependency is a long-standing barrier to achieving a more sustainable future. To overcome it, cooperation between the private, public, and individual sectors is needed. The public sector has historically been the main agent of change in this capacity, and the role of the private sector is underrepresented even though employers have the potential to implement policies that can effect change. One sway is through the implementation of employer-based transportation demand management (TDM), which is a set of policies that can be used to influence the commute behaviors of employees. From the employees at Brock University, in St. Catharines, Ontario, we wanted to know: What would it take for you to stop driving to work? To this end, our research questions include: ‘How do Brock employees currently travel to and from work?’; ‘Which TDM policies would most and least likely encourage employees to consider using sustainable modes of transportation for their commute, if they do not do so already?’; and ‘What are the implications of this research for employer-based TDM strategies at Brock University and beyond?’ To answer these questions, we employed the use of an online stated preference survey, distributed over email and through campus-wide posters. Our results show that most of Brock's employees rely on their automobiles, and they may not yet be willing to give them up. However, they could be convinced to carpool and participate in mode-switch days, or to adopt more sustainable transportation habits with the help of shift flexibility. Most of all, we have shown that there is a possibility to enact policies that could effect change, even in an automobile dependent landscape.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».