Assessing Park-and-Ride Use and User Reactions to Parking Management Strategies: A Case Study in Puget Sound, Washington
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
This study examines the use of park-and-ride facilities in the Central Puget Sound Region of Seattle, Washington to support possible implementation of new parking policies. Many of these lots are currently operating at or over capacity and resources do not exist to expand the lots to provide additional parking spaces. Instead, parking management strategies are being considered that are designed to increase the number of people who are able to use the parking spaces to access transit. An audit of existing facilities was performed using a new methodology to estimate the person efficiency of these lots (i.e., the average number of people served by each space). The person-efficiency of all lots was nearly one person served by each parking space, which confirmed expectations that most users drove alone to the lot. Furthermore, a user intercept survey was performed to obtain more detailed information about how these facilities are actually being used. This survey also collected user feedback on the proposed parking management strategies. The survey revealed that park and ride users are generally unwilling to pay for parking. However, a quarter of respondents indicated that they would be willing to carpool if carpools could avoid the parking fee; thus, pricing may help to improve person efficiency by encouraging carpooling. The same fraction of users also indicated they would be more willing to carpool if carpools were provided guaranteed “carpool only” spaces. The information obtained from this study can help transit agencies implement more effective policies for parking management at park-and-ride facilities.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 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