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Enregistrement W2170106860 · doi:10.1109/tits.2006.888620

An Examination of the Public Transport Information Requirements of Users

2007· article· en· W2170106860 sur OpenAlexaff
Brian Caulfield, Margaret O’Mahony

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic transportThe InternetComputer sciencePassenger informationPreferenceInformation systemFocus (optics)Exploratory researchTransport engineeringWorld Wide WebEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the provision of public transport information in Dublin, Ireland. It examines both existing and potential methods of accessing information, with particular focus on the implementation of various intelligent transport systems applications. One of the main objectives of this paper is examining the stages a passenger goes through when deciding to undertake a public transport trip and in what form they require information at each stage. This paper defines these stages as "pre-trip to destination," "at-stop," "onboard," and "pre-trip to origin" (this is the return journey). Each of these four stages is examined in this paper. A web-based survey was used to collect data on passenger preferences and describes the methods of information delivery each passenger requires at each stage. This paper primarily deals with the respondents' stated preference for public transport information and does not examine revealed preferences. The survey also details results of passengers' opinions of the different information provision formats such as call centers, mobile phones, the Internet, and paper-based methods. This paper concludes with the results of this exploratory research

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,263 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations118
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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