Social Equity and Bus On-Time Performance in Canada’s Largest City
Notice bibliographique
Résumé
Bus routes provide critical lifelines to disadvantaged travelers in major cities. Bus route performance is also more variable than the performance of other, grade-separated transit modes. Yet the social equity of bus operational performance is largely unexamined outside of limited statutory applications. Equity assessment methods for transit operations are similarly underdeveloped relative to equity analysis methods deployed in transit planning. This study examines the equity of bus on-time performance (OTP) in Toronto, Ontario, the largest city in Canada. Both census proximity and ridership profile approaches to defining equity routes are deployed, modifying United States Department of Transportation (U.S. DOT) Title VI methods to fit a Canadian context. Bus OTP in Toronto is found to be horizontally equitable. It is also found that the U.S. DOT approach of averaging performance between equity and non-equity routes masks the existence of underperforming routes with very significant ridership of color. These routes are overwhelmingly night routes, most of which are only classified as equity routes using a ridership definition. These results suggest that the underperformance of Toronto’s “Blue Night” network of overnight buses is a social equity issue. This OTP data is also applied to a household travel survey to identify disparities in the OTP of bus transit as experienced by different demographic groups throughout the city. It is found that recent immigrants and carless households, both heavily transit dependent populations in the Canadian context, experience lower on-time bus performance than other groups.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».