Strategic Station Access Planning for Commuter Rail
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.
Notice bibliographique
Résumé
At most suburban rail stations, park-and-ride is the dominant use and the preferred access mode for most riders. Many transit agencies are trying to reduce their reliance on park-and-ride facilities and to encourage greater access by more sustainable modes. The recently released TCRP Report 153: Guidelines for Providing Access to Public Transportation Stations outlines a process to identify multimodal access priorities at high-capacity transit stations, and to weigh the benefits and trade-offs. This paper presents a case study analysis of how this station access planning process could be adapted and applied to a commuter rail network. The analysis considered the GO Transit rail system, which at the time of the study operated more than 65,000 park-and-ride spaces across 62 stations in the Greater Toronto and Hamilton area of Ontario, Canada. In general, the TCRP process provided an effective approach to develop a strategic station access plan. However, several ways in which the process could be improved were identified. The paper recommends policy scenario analysis as a consultative and analytical approach to prepare a systemwide station access policy. The paper also presents a decision-making framework to assess parking needs at the individual station level and provides an example of how this framework was used to make trade-offs during the station access planning process, with balanced investment in park-and-ride and other access modes. Overall, station access planning exercises should attempt to build recommendations from the top down (i.e., station access policy) and the bottom up (i.e., decision-making framework) to ensure that proposed solutions support the overall policy direction while they respond to the individual station context.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle