Effects of Fare Payment Types and Crowding on Dwell Time
Notice bibliographique
Résumé
Dwell time, the time a transit vehicle spends stopped to serve passengers, contributes to the total reliability of transit service. Dwell time is affected by factors such as passenger activity, bus crowding, fare collection method, driver experience, and time of day. The types of effects crowding can have on dwell time are debatable because of its interaction with passenger activity and inaccuracies in its calculation. Different payment methods also have an effect on dwell time. This debate can be linked to the absence of appropriate data that can actually capture the real effects of these variables. This research attempts to determine the influence of crowding and fare payment on dwell time through manual data collection. The study was conducted along three heavily used bus routes in the Trans-Link system in Vancouver, British Columbia, Canada. Multiple regression dwell time models are performed by using a traditional model and a new expanded model with the additional details that manually collected data provide. The traditional model overestimated dwell times because of a lack of detail in fare payment and crowding, while the expanded model showed that crowding significantly increased dwell time after approximately 60% of bus capacity was surpassed. Fare payment methods had various positive effects on dwell time, with different magnitudes. This research can help public transit planners and operators develop better guidelines for fare payment methods as well as policies associated with crowding.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».