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Enregistrement W2901569936 · doi:10.1155/2018/6518329

Passenger Mobility in a Discontinuous Space: Modelling Access/Egress to Maritime Barrier in a Case Study

2018· article· en· W2901569936 sur OpenAlexvenueno aff
G. Birgillito, Corrado Rindone, Antonino Vitetta

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundRegione CalabriaUniversità degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria
Mots-clésDiscontinuity (linguistics)Transit (satellite)Space (punctuation)Mode (computer interface)Transport engineeringWork (physics)Computer sciencePublic transportMode choiceSample (material)Transportation planningQuality (philosophy)Operations researchEngineeringMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study analyses a transport system in a discontinuous space. Classical specifications of transport models cannot be applied directly when evaluating the influence of territorial discontinuity and related barriers on user behaviour. Adjustments are required for this specific case because studies relative to discontinuous spaces are limited. The influence concerns the different travel components (access, barrier, on board, and egress) and could impact travel choices (departure time, destination, mode, and path). In this paper, the models refer to access and egress components with a focus on the mode of travel choice level. The paper focusses on the influence of discontinuity, introducing some adjustments to the classical demand models used to simulate discontinuity crossing. The main variables influencing the user’s choice, and their relative weight in discontinuous space, are investigated. These elements are fundamental for any planning and design procedures to improve the quality of mobility. In the paper, the case study of the Strait of Messina in southern Italy is analysed. In this case, the barrier is constituted by the sea that physically separates the two shores. In this work, only strait crossings via hydrofoil, from Reggio Calabria to Messina, are considered in random sample interviews.

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)0,000
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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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