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Enregistrement W2588780433 · doi:10.5539/ijsp.v6n2p9

Evaluating the Influence of Taxi Subsidy Programs on Mitigating Difficulty Getting a Taxi in Basis of Taxi Empty-loaded Rate

2017· article· en· W2588780433 sur OpenAlexvenueno aff
Jialin Wen, Min Zou, Yikai Ma, Hao Luo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics and Probability · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation and Mobility Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyService (business)Mobile internetComputer scienceThe InternetBusinessTransport engineeringMarketingEngineeringEconomicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the advent of the “Internet plus” era, a number of companies have established the service platform of taxi-hailing apps relying on the mobile Internet, which builds up a communication bridge between passengers and taxi drivers. Besides, taxi companies have initiated many subsidy programs. Based on the prediction model of passenger waiting time built in this paper, it has been proved thatthere exists a negative correlation between passenger waiting time and taxi empty-loaded rate. This paper also analyzes the influencing factors of taxi empty-loaded rate. The results show that the higher the taxi sharing rate is, the lower the taxi empty-loaded rate is. And the longer the average operation time is, the higher the taxi empty-loaded rate is. By comparing various taxi subsidy programs, this paper finally draws a conclusion that it will be much more difficult to take a taxi if taxi companies provide subsidies for passengers. But the difficulty in taking a taxi can be alleviated if taxi companies provide subsidies for taxi drivers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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