Defining a Primary Market and Estimating Demand for Major Bicycle-Sharing Program in Philadelphia, Pennsylvania
Notice bibliographique
Résumé
Public bicycle-sharing (bike share) programs have become increasingly popular in recent years, particularly in Europe, with a number of cities recently implementing systems and high levels of usage. North American efforts have been more limited to date, with high-profile recent examples including a small program in Washington, D.C., and a substantial seasonal program in Montreal, Canada. Because there are no established large-scale programs in the United States, planners exploring potential system designs and feasibilities are faced with an unusual degree of uncertainty about who would ride, where they might ride, and how often they might ride. A large-scale bike share system is under consideration in Philadelphia, Pennsylvania. This paper discusses the methods and findings of a two-phase project that (a) used a raster-based geographic information system analysis to identify a primary geographic market area for a bike share program and (b) applied bike share trip diversion rates observed in peer European cities to estimate daily bike share trips in the primary market area. This analysis resulted in estimates for daily usage in Philadelphia that ranged from roughly 6,000 to 23,000 for two scales of market area and three demand scenarios (low, middle, and high). As bike share systems continue to proliferate in different settings, new data can refine the methods used here to provide increasing levels of certainty in the future.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».