Subway Service Down Again? Assessing the Effects of Subway Service Interruptions on Local Surface Transit Performance
Notice bibliographique
Résumé
Cities around the world are keen to offer modern urban transit systems that connect various locations in an efficient and reliable manner with the highest degrees of riders’ experience. These systems may consist of various modes such as buses, streetcars (or trams), and rapid transit systems (e.g., subways). In both research and practice, the quality of transit service has traditionally been measured and investigated on a mode-by-mode basis. Therefore, it is rare to find studies that investigate the impacts of poor performance or breakdown of one transit mode on other functioning modes in multimodal integrated transit systems. This research aims at understanding the impact of subway service interruptions on the speed performance of surface transit in Toronto, Ontario. To do that, a detailed data set of subway service interruptions collected in 2013 by the Toronto Transit Commission (TTC), the public transit provider in the City of Toronto, was used. In addition, another data set was obtained from the TTC’s automatic vehicle location system for 51 bus and streetcar routes that are within a short walking distance of some subway stations. Using two statistical models, the paper results indicate that subway service interruptions have a statistically significant negative impact on bus and streetcar service operations in terms of slower speeds, with more immediate and intense impacts on streetcar service.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».