Missing the Connection? A case study approach to understanding effective public transit transfers in dispersed lower density cities
Notice bibliographique
Résumé
The 'network effect' is a public transit operating approach aimed at serving the complex travel patterns of dispersed lower density cities. The approach relies on effective transfers between transit modes. In compensation for the inconvenience of transfer, passengers are rewarded with a service providing access to a wide, rather than limited, geographic area. Whilst the theory is now well established, analysis of its success in practice is less well researched. This paper adds to knowledge on the network effect by comparing feeder transit service levels and rates of transfer observed in two case study locations. Feeder transit quality of service is measured by (i), the number of services provided on each route, and (ii), the timetabled wait time between feeder and trunk services (and vice versa). The paper compares rates of transfer between bus and train at stations on the Dandenong Line in Melbourne with the eastern branch of the Montreal metro Green line to Honore Beaugrand. The paper reports on on-going analysis that seeks to identify relationships between these variables and rates of transfer observed at stations along both lines. In particular, the analysis is interested in factors influencing the higher rates of transfer seen in the Montreal case study. The findings will be important for any transit agency looking to benefit from the theoretical advantages of the network effect in suburban land forms common to Australian and North American cities. They are of particular interest in Melbourne given recent investment commitments to grade separations and the Melbourne Metro rail tunnel.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».