Evaluating transit network resilience through graph theory and demand-elastic measures: Case study of the Toronto transit system
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Notice bibliographique
Résumé
The reliability of public transit networks is of critical importance the world over. As many transit systems are increasingly exposed to various causes of service disruptions, there exists a need to quantitatively measure the operational resilience of a transit network. This paper presents an approach for transit resilience measurement that combines several metrics from the existing literature. As a case study, the paper examines and quantifies the resilience of the public transit network in Toronto, Canada to operational disruptions. The approach adopted in this work is a combination of quantitative methods founded in Graph Theory, where the public transit network is represented as a directional graph, and demand-elastic methods using transportation network simulation models to complement the network science approaches. The research findings revealed the critical stations in Toronto's subway network, which if disrupted, would create major negative impacts on passenger trip times. The reasons for their inherent critical nature are discussed and analyzed. This work was also able to spatially quantify transit resilience by identifying low-risk and at-risk areas within Toronto. Although the results are specific to Toronto, making it the first study to analyze transit resilience elaborately in this city, the techniques employed can be applied to any sufficiently detailed transit network.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle