Ridership Response to Incremental Bus Rapid Transit Upgrades in North America
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores ridership increases in response to incrementally upgraded bus services in U.S. and Canadian cities. Current guidelines for developing bus rapid transit (BRT) corridors reveal a tension between comprehensive implementation of full-fledged corridors on the one hand and incremental, flexible development on the other. A review of the literature discusses this tension, various BRT elements, and the impact of these elements on performance and ridership. A methodology for comparing high-productivity bus corridors in different contexts using general transit feed specification (GTFS) data and a spatial database framework is described. Longitudinal and cross-sectional sketch models, with corridors as the unit of analysis, offer some insights into the relative impact of BRT features and external factors. Current data limitations allow for suggestive, if not definitive, results. Dedicated lanes and signal priority were positively correlated with increased ridership in some models tested, even when decreased travel time was controlled for and, suggesting that they may have had important perception and reliability benefits beyond improved speeds. While BRT can be a promising mode for a range of contexts, this analysis suggests that service frequency and reliability improvements are the common foundation for successful projects. Building political momentum for sustained improvements in bus networks is a challenge; the use of emerging data sources, such as GTFS, to compare incremental BRT projects allows for a better understanding of projects that can help meet this challenge.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».