The Evolution of Worldwide Metro Systems: A Study on Their Scales and Network Indexes
Notice bibliographique
Résumé
Based on the statistics of 121 metro systems in the world, this paper analyses the worldwide metro construction from 1863 to 2003. Linear regression is introduced to show the relationship between the metro scale and urban population, as well as surface area. And by applying the hierarchical cluster analysis, three types of metro systems are identified in terms of their scales and network indexes: the first metro system with 10 samples, which is huge and with complex network, such as London and New York; the second metro system with four samples, which is relatively big but with limited network patulous potential, such as Athens and Vienna; and the third metro system with 107 samples, which is relatively small but has great patulous potential in network, such as Beijing and Montreal. Our findings suggest that metro scale, as well as network indexes, show great differences among five major continents. Metro systems in Europe and North America embrace a more mature network; however, metro systems in Asia and South America have greater network patulous potential. Also we find that in most cases urban population has more impacts on metro scale, especially to the samples in the third metro system. However, when it comes to the first metro system, surface area has significant impacts on metro scale. Finally three linear regression models are implemented to calculate the theoretical scales of 53 Chinese major cities, and it shows that theoretic metro scales in these cities range from 37.2 km to 129.9 km. These metro systems can be divided into four classes based on their model calculations. According to the result, Beijing, Shanghai and Chongqing should develop the biggest metro systems in China. With the progress of urbanization in China, metro systems will grow rapidly in the coming years, especially in the developed regions.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».