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Enregistrement W133452084

MUNI METRO GOES POP: IMPLEMENTING PROOF OF PAYMENT FARE COLLECTION ON MUNI METRO

2000· article· en· W133452084 sur OpenAlexaboutno aff
D Watry, Peter Straus

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSafety Warnings and Signage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignageTransport engineeringPaymentTicketData collectionComputer scienceEngineeringOperations researchTelecommunicationsBusinessComputer securityAdvertisingWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The San Francisco Municipal Railway (Muni) is the first light rail system in the United States to convert from traditional fare collection to proof of payment (POP) fare collection. The issues and problems Muni has encountered in making this conversion will be discussed, along with how the problems have been solved, and why Muni made the decisions it did. The lessons learned have applications mainly for traditional systems with extensive street running such as Boston, Philadelphia, Pittsburgh, and Toronto, but could also have applications for new systems. At Muni, POP fare collection is being implemented on a system with a mixture of right-of-way (including subway), boarding locations, station and platform configurations, and operating environments, many of which resemble traditional streetcar operation more than they resemble modern light rail. In addition, POP at Muni is initially being implemented largely without the installation of wayside ticket vending machines (TVMs). At Muni, POP is being implemented with onboard fare payment still allowed at many locations, in contrast to other POP systems in the United States. POP fare collection is being phased in at Muni incrementally on a line-by-line basis. This has created special problems for enforcement and passenger information because POP lines run beside lines still using traditional fare collection. The process of conversion involves a large amount of passenger education, which has presented challenges for creating effective and understandable signage and information programs. POP fare collection began at Muni in October 1993, when Muni opened two new surface stations as limited platform-only POP stations, with wayside TVMs. This was Muni's first introduction to POP, although POP was not in effect on board the vehicles operating the line that serves the stations. Muni's transitional E-line was inaugurated in January 1998 as an all-POP line, with fare inspections on board the vehicles for the first time. In August 1998, Muni expanded POP to the N-Judah Line (Muni's heaviest LRV line). POP is being incrementally expanded to all of Muni's lines over the next few years. Enforcement has recently made a transition from the San Francisco Police Department to Muni's new civilian fare inspection force.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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