Understanding the Effectiveness of Bus Rapid Transit Systems in Small and Medium-Sized Cities in North America
Notice bibliographique
Résumé
In response to a lack of existing academic literature in relation to bus rapid transit (BRT) system success in small and medium-sized cities, this research examines the operational, demographic, and socioeconomic aspects of BRT at the route and system level in 16 small and medium-sized cities across North America. The results are compared with BRTs of large North American metropolitan areas to establish how the determinants of and requirements for BRT success differ. A wide array of factors collected from transit agencies, the Canadian and American 2016 censuses, and General Transit Feed Specification (GTFS) data are analyzed alongside ridership, which represents the primary determinant of BRT system success. The findings suggest that BRT routes of larger cities generally enjoy higher ridership levels compared with smaller and medium-sized cities in North America. Operational variables including service frequency were considerably higher in larger cities, with shorter route lengths, compared to small and medium cities. Higher population density, local accessibility, and percentage of rented households can also be observed in larger cities’ BRT system catchment areas in comparison with smaller cities. However, some BRT routes of smaller and medium-sized cities in North America exhibit comparable ridership levels with those in large cities. These routes have similar levels in relation to rentership, route length, and headway, with good local accessibility, while falling behind in population density. This paper expands on previous research on BRT systems, helping transit planners and policymakers to better understand the relationship between the city size and BRT ridership levels.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».