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Enregistrement W1985623578 · doi:10.1080/03081060108717671

A line haul transit technology selection model

2001· article· en· W1985623578 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTransportation Planning and Technology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransit (satellite)Selection (genetic algorithm)Transport engineeringOperations researchEvent (particle physics)Computer sciencePublic transportValue of timeEngineeringTravel time

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A decision analytic model for the selection of mass transit technology is suggested. The model considers a transit corridor with known right of way category and rules of operation. The system with technology under evaluation satisfies the users’, operators’ and community requirements roughly equally and has identical level of comfort, convenience and other nonquantifiable attributes of performance measures. Cost attributes comprise of access/egress cost, riding time cost, waiting time cost in users’ side, transit operating cost, station cost, line cost and fleet cost in the operators’ side, and the measurable cost of air pollution on the community's cost side. Given the subjective probabilities of the chance event influencing the decision and possible outcomes of the event, technology, which offers the maximum expected utility, is established. This utility indicator together with other unmodellable factors can form the basis for decision making on technology selection. The problem is extended to include multiple chance events and outcomes of more definitive experiments with updated probabilities. It is shown that transit technology similar to Light Rail Transit could be considered viable in developing countries only when the value of travel time is considerably higher than what it is now.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,271 · 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