MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2246653258

Evaluation of Multiple-Unit Streetcar Operation in Toronto, Canada

2007· article· en· W2246653258 sur OpenAlexaboutno aff
Amer Shalaby, Kenny Ling, Jim Sinikas

Notice bibliographique

RevueTransportation research circular · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeadwayTransport engineeringTransit (satellite)Service (business)Unit (ring theory)Reliability (semiconductor)Public transportLevel of serviceTraffic congestionTraffic flow (computer networking)Computer scienceEngineeringBusinessComputer network
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the customer service impacts of converting the operation of Toronto Transit Commission’s (TTC’s) 504 King streetcar route from single unit to multiple-unit operation using a microscopic traffic simulation model. The 504 King is the TTC’s busiest surface transit route, carrying about 50,000 transit riders on a typical weekday. As 504 King operates in mixed traffic, it is affected by traffic congestion, left-turning vehicles blocking the tracks and long traffic signal delays. Currently, this high-frequency route suffers from major reliability problems including streetcar bunching and gapping. Consequently, many streetcars have to be short turned to fill gaps and provide adequate service in the most heavily used segment of the route. These operating problems and route management measures result in poor customer service on this route and must be tackled from two angles. Firstly, steps must be taken to reduce the magnitude and variability of delays and secondly, the impacts of such delays must be reduced. This study investigates the impacts of the latter through coupling of individual streetcars to increase the vehicle capacity while reducing the frequency of the service. To estimate the impact of this measure, a state-of-the-art modeling tool was applied to replicate the existing and proposed scenarios. The model was developed and calibrated using field data. It successfully captures the relationship between passenger service times with the corresponding transit vehicle load. The results indicate that operating streetcars in multiple units leads to a reduction in headway variability, fewer transit customers left behind at stops due to overcrowding, less onboard crowding, less bunching, and less short-turning of streetcars.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransportation research circularMême sujetTransportation Planning and OptimizationTravaux en français237 207