 | Monter d'un niveau |
Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Dong, Y., Sun, Y., Wang, D., & Waygood, O. (2025). From first ride to regular user: Understanding the factors influencing continuous use intention of autonomous taxis. Transportation Research Part F Traffic Psychology and Behaviour, 113, 106-123. Lien externe
Dong, Y., Sun, Y., Wang, D., & Waygood, O. (2024). Deciphering the character of public transport participation in subjective well-being: Evidence from Hangzhou, China. Journal of Transport & Health, 39, 101923 (14 pages). Lien externe
Dong, Y., Sun, Y., Wang, D., Waygood, O., Naseri, H., & Jiang, Y. (décembre 2023). How daily mobility and public transport use affect travel satisfaction : evidence from Hangzhou, China [Communication écrite]. 27th International Conference of Hong Kong Society for Transportation Studies: Transport and Equity (HKSTS 2023), Hong Kong. Non disponible
Dong, Y., Waygood, O., Wang, B., Huang, P., & Naseri, H. (juin 2022). Insight into the nonlinear effect of Covid-19 on well-being in China: Commuting, a vital ingredient [Résumé]. 7th International Conference on Transport and Health (ICTH 2022) (1 page). Publié dans Journal of Transport & Health, 25, Supple. Lien externe
Dong, Y., Sun, Y., Waygood, O., Wang, B., Huang, P., & Naseri, H. (2022). Insight into the nonlinear effect of COVID-19 on well-being in China: Commuting, a vital ingredient. Journal of Transport & Health, 27, 101526 (15 pages). Lien externe
Sun, Y., Dong, Y., Wang, D., Waygood, O., Naseri, H., & Nishii, K. (2023). Correlation between travel experiences and post-COVID outbound tourism intention: a case study from China. Journal of Zhejiang University-SCIENCE A, 14 pages. Lien externe
Sun, Y., Dong, Y., Waygood, O., Naseri, H., Jiang, Y., & Chen, Y. (2022). Machine-learning approaches to identify travel modes using smartphone-assisted survey and map application programming interface. Transportation Research Record, 2677(2), 385-400. Lien externe
