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Enregistrement W1796524135 · doi:10.3141/2351-18

Effect of Parking Charges at Transit Stations on Park-and-Ride Mode Choice

2013· article· en· W1796524135 sur OpenAlexaffabout
Khandker Nurul Habib, Mohamed S. Mahmoud, Jesse Coleman

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensIBI Group (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPark and rideTransport engineeringMode choiceMultinomial logistic regressionTransit (satellite)Revealed preferencePreferenceMode (computer interface)Discrete choiceMixed logitTRIPS architectureGeographyPublic transportBusinessComputer scienceEngineeringEconometricsLogistic regressionEconomicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate the effect of increasing parking charges at park-and-ride stations on mode choice for current park-and-ride users. To address this objective, a stated preference (SP) survey was designed to study commuters’ willingness to pay for parking at park-and-ride transit stations. The SP survey was conducted at the 14 busiest park-and-ride transit stations in Greater Vancouver in British Columbia, Canada. The survey data were then used to model mode choice for longer-distance commuting trips by considering three major options: automobile all-way, transit all-way, and park-and-ride. A heteroscedastic multinomial logit model for stated preference of modal choices was estimated. The model included several major factors that were found to influence mode choice at park-and-ride stations. The estimated model parameters were then used to investigate direct and cross elasticities of parking charges at park-and-ride stations to mode choices. The model results show that an increase in parking charges at park-and-ride stations is more likely to divert current park-and-ride users to the transit all-way option compared with the private car all-way option.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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