Off-Board Fare Payment Using Proof-of-Payment Verification
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this synthesis was to document the state of the practice in terms of experiences related to the application of proof-of-payment (PoP) on transit systems in North America and internationally, updating the information provided in the 2002 TCRP Report 80, Toolkit for Self-Service, Barrier-Free Fare Collection. The subject is more complex than evasion rates. It involves related subjects such as inspection rates, enforcement techniques, duties of fare inspection personnel, adjudication processes, and the kinds of penalties involved for evasion. In addition, there is the need for acquiring capital equipment and, perhaps, handheld verification devices if smartcards are used. PoP fare collection has evolved to where it can be found on bus rapid transit, regular bus service, heavy rail transit, streetcars, passenger ferries, and commuter rail. A literature review, organized into five issue groupings related to PoP fare collection, is provided, as well as the results of a selected, on-line survey of transit agencies in the United States and Canada that yielded a 100% response rate (33 of 33 responses). Seven case studies offer detailed reviews of transit agency PoP fare collection experiences in Buffalo and New York City, New York; Dallas, Texas; Los Angeles and San Francisco, California; Minneapolis, Minnesota; and Phoenix, Arizona. Six areas deserving future study are identified as well.
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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 | 0,020 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».