Triggers of travel behavior change: From abrupt disruptions to lasting effects
Notice bibliographique
Résumé
La mobilité urbaine évolue constamment à travers des interactions complexes entre les choix individuels, les interventions politiques et les perturbations systémiques. La pandémie de COVID-19 a été l'exemple récent le plus marquant de la rapidité avec laquelle les comportements de déplacement peuvent se transformer. Il existe des lacunes importantes dans la compréhension de la manière dont les perturbations à grande échelle (comme les pandémies) et les changements de vie graduels modifient les relations entre l'environnement bâti, les perceptions des individus et les comportements de déplacement. Dans ce contexte, l'objectif principal de cette thèse est de contribuer à la littérature et à la pratique en planification des transports en répondant à la question de recherche générale suivante : Quels sont les impacts des perturbations exogènes et des décisions de vie endogènes sur les comportements de déplacement et les perceptions au fil du temps? Cette question principale est abordée à travers quatre articles, qui répondent ensemble aux objectifs de recherche suivants :1.Analyser l'impact de la pandémie de COVID-19 sur les modes de déplacement actifs des travailleurs, en tenant compte du rôle médiateur du télétravail et de l'environnement bâti local.2.Étudier l'évolution de l'influence de l'environnement bâti sur l'utilisation des transports en commun suite à la pandémie de COVID-19.3.Évaluer l’impact des nouvelles infrastructures de transport en commun sur la qualité de vie et les préoccupations liées à l'augmentation des coûts au fil du temps.4.Examiner comment les déménagements, la motorisation et les changements dans la structure du ménage transforment les habitudes de déplacement.Pour atteindre ces objectifs, chacun de ces articles présente des analyses basées sur des données quantitatives en utilisant des données panel désagrégées provenant du Sondage sur la mobilité à Montréal (SMM). L’SMM est une enquête en ligne bilingue et multi-période, largement diffusée dans la région du Grand Montréal et réalisée chaque année depuis 2019, à l’exception de 2020. Les cinq premières vagues de l'enquête ont été analysées basées sur les réponses de 4 579 participants ayant pris part à au moins deux vagues entre 2019 et 2024. Ce délai a permis d'analyser les modes de déplacement avant, pendant et après la pandémie, les impacts des infrastructures de transport en commun, et les changements comportementaux liés aux évolutions des parcours de vie.Plus spécifiquement, cette thèse contribue à la recherche et à la pratique de la manière suivante :•Faire progresser la compréhension de la manière dont les perturbations soudaines et les changements de vie progressifs redéfinissent les comportements de mobilité et les perceptions des déplacements.•Démontrer le rôle crucial des environnements bâtis dans la médiation des comportements de déplacement dynamiques post-pandémiques.•Mettre en valeur l'utilité des données panel désagrégées pour saisir les transitions de mobilité complexes.•Révéler les trajectoires de rétablissement des modes de transport durables dans un contexte en évolution.•Proposer des approches politiques intégrées qui combinent des investissements infrastructurels et des interventions comportementales.Cette recherche permet une meilleure compréhension du paysage actuel de la mobilité et propose des cadres potentiels pour analyser l'évolution de la mobilité urbaine dans un contexte incertain et en rapide mutation. Ces insights peuvent équiper les décideurs politiques et les chercheurs pour évaluer les changements comportementaux, prioriser des interventions équitables et exploiter des méthodes longitudinales pour suivre l’évolution des transitions urbaines
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».