Effects of Fare Payment Types and Crowding on Dwell Time
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle