Understanding Teleworking Propensity Using Interpretable Machine Learning: Evidence from Québec City

Rakibul Hassan, Hamed Naseri, Sara Gharavi, Jean Dubé et Francesco Ciari

Article de revue (2026)

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Département:	Département des génies civil, géologique et des mines
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/78536/
Titre de la revue:	Data Science for Transportation (vol. 8, no 2)
Maison d'édition:	Springer Science+Business Media
DOI:	10.1007/s42421-026-00164-6
URL officielle:	https://doi.org/10.1007/s42421-026-00164-6
Date du dépôt:	23 juin 2026 10:26
Dernière modification:	23 juin 2026 10:26

Citer en APA 7:	Hassan, R., Naseri, H., Gharavi, S., Dubé, J., & Ciari, F. (2026). Understanding Teleworking Propensity Using Interpretable Machine Learning: Evidence from Québec City. Data Science for Transportation, 8(2), 20 (17 pages). https://doi.org/10.1007/s42421-026-00164-6
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