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Enregistrement W2139291664 · doi:10.3141/2034-13

Quantifying Technical Efficiency of Paratransit Systems by Data Envelopment Analysis Method

2007· article· en· W2139291664 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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParatransitData envelopment analysisIdentification (biology)Regression analysisComputer scienceOperations researchQuality (philosophy)Level of servicePerformance measurementResource allocationTransport engineeringEfficiencyEngineeringPublic transportStatisticsBusinessMathematicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research evaluates efficiency levels of individual paratransit systems in Canada with the specific objective of identifying the most efficient agencies and the sources of their efficiency. Through identification of the most efficient systems along with the influencing factors, new service policies and management and operational strategies might be developed for improved resource utilization and quality of services. The research applies the data envelopment analysis methodology, which is a mathematical programming technique for determining the efficiency of individual systems as compared with their peers in multiple performance measures. Annual operating data from 2001 to 2003 as reported by the Canadian Urban Transit Association are used in this analysis. A bootstrap regression analysis is performed to identify the possible relationship between the efficiency of a paratransit system and measurable operating or managerial factors that affect the performance of paratransit systems. The regression analysis allows for the calculation of confidence intervals and bias for the efficiency scores.

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)0,104
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,021
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0070,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,380
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,165 · 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