Assessment of streetcar transit priority options using microsimulation modelling
Notice bibliographique
Résumé
The thrust of a recently published transportation vision for Toronto is focused largely on reducing automobile dependence via a number of interacting strategies, including the wide application of transit priority policies to improve transit competitiveness. This paper reports on quantifying the impacts of several transit priority schemes, with the streetcar operation along King Street in the heart of Toronto as a case study. Four scenarios were modelled in a micro simulation framework. They include the status quo (involving unconditional transit signal priority, already in operation), turning off existing transit signal priority, prohibiting all left turns, and finally prohibiting traffic from King Street. To quantify the impacts of any of the above scenarios, a set of common measures of effectiveness was used, including transit travel time and speed, effective headway, service frequency and person throughput, bunching, fleet size implications, and overall traffic and transit average speeds. The results show the relative merits of the four scenarios and two strategies for improving streetcar service along the King route are recommended. The first is to prohibit all left turns along the route, while the second, admittedly more aggressive, is to potentially transform the arterial into a transit mall accessible only to streetcars.Key words: transit signal priority, transit priority, signal control, microsimulation, streetcars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».