Notice bibliographique
Résumé
The time that buses spend waiting for passengers to board can be a significant portion of a bus route's overall running time. A key determinant of boarding time is the number of doors through which passengers are permitted to board. Transit agencies that allow boarding through all doors, instead of just through the front door, typically enjoy decreased boarding times and decreased running times. This study focused on the feasibility of an all-door boarding policy for La Société de transport de Montréal (STM), the public transit agency of Montreal, Canada. The potential benefits of such a policy were assessed through three main steps. First, a selection methodology was developed to determine which of STM's bus routes would benefit most from various all-door boarding strategies. Second, a multivariate regression analysis was implemented with STM's archived automatic vehicle location and automatic passenger counter data to estimate the dwell and running-time savings that would result under various implementation scenarios. Third, a sensitivity analysis was developed to demonstrate the savings associated with implementing the policy. The findings showed that all-door boardings could yield substantial savings in running time, with morning peak savings as much as 15.8% on the best routes. In many cases, the running-time savings were enough to remove a bus from a route while still maintaining existing frequencies. The findings from this research may be beneficial for transit planners and operators since the presented methodologies show substantial savings from all-door boarding and can be adopted by other transit agencies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,116 | 0,017 |
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 ».