PEAK-PERIOD SERVICE SUPPLY VERSUS OBSERVED PASSENGER UTILIZATION FOR RAPID BUS AND RAPID RAIL MODES: ISSUES AND IMPLICATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Data from U.S. and Canadian rapid bus and rapid rail systems demonstrate a strong and consistently positive relationship between transit service supply and consumption during peak periods. Rail modes attract greater utilized capacity per unit of offered capacity during peak period than bus modes, and this aspect of consumer choice may be quantified by regression analysis. Data and observations fail to support alternative hypotheses to a consistent and observable consumer preference for rail. Observed consumer behavior suggests that peak service consumption may be determined from supply within a fairly broad demand range. The linear regression models might therefore be useful for supply-side verification of ridership forecasts. Peak consumption levels assumed by some previous studies were unrealistically high. Cost per passenger for various bus and rail projects were therefore higher, and ridership lower, than predicted during planning. Some potential consumers will choose not to ride if peak period service is inadequate, leading to increased costs per passenger. Crowding often discourages patronage in markets where consumers have competitive alternatives to public transit service. This occurs at crowding levels significantly below the capacity figures used by transit planners. These findings have important implications for planning and cost analysis, particularly when bus and rail modes are compared. A stronger case for rail transit might be made than some previous studies have found, but bus modes have significant advantages in certain situations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».