Multifaceted Investigations on Transit Demand Resilience: A Roadmap for Developing Sustainable Urban Transit Policies
Notice bibliographique
Résumé
The thesis inspects transit's resiliency during an unprecedented disruptive event and conducts longitudinal analysis to identify strategies for transit to resist, recover and adapt to such disturbances. The recent COVID-19 pandemic has disrupted the transit system and its overall functions. Besides, users' vigilant safety concerns and the consequent transit avoidance behavior left the concerned authorities searching for recovery strategies. Therefore, the research aimed to conduct empirical investigations on the COVID impact on users' multidimensional transit preferences at different pandemic phases. The study also intended to fabricate a comprehensive travel demand model to provide data-driven insight into the plausible policies for building a health crisis-resistant transit system.The dissertation presents six empirical investigations, each highlighting different research avenues. For behavioral studies, the emphasis lies in administering and designing multiple surveys, conceptualizing choice experiments, preprocessing collected data, and devising advanced transportation demand modeling techniques. The first study examines the passenger's transit mode choice behavior capturing the user's sensitivity to specific pandemic characteristics and infection-resistant transit safety policies. The second work uses an integrated modeling approach to investigate the interaction between users' in-vehicle safety perception and transit usage during the second pandemic year. It also portrays the efficacy of rapid vaccine rollout in restoring transit demand. Later, the research examines the long-lasting impact of pandemic fear, individuals' vaccination status, and level of service attributes on users' transit route choice behavior. Then, the thesis presents a hypothesized psychometric model utilizing the protection motivation theory. It captures the interplay amongst trip makers' pandemic-induced psychometric factors, altered travel behavior, and future transit usage. Conversely, the fifth work provides insight into the potential of post-pandemic interventions in reinstating the demand. However, the final work developed a multimodal network microsimulation model in an agent-based framework for the Greater Toronto Area using a simulation tool, MATSim, and a wide range of transportation data. The model will be a testbed for evaluating the policies endorsed in former analyses. The empirical findings provide first-hand evidence for transit planners with timely and effective transit policies and service planning to withstand the unexpected pandemic shock and reinstate its regular functionality.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».