Characteristics of Bus Transit Vehicles in the United States: How They Have Changed Over a Quarter Century
Notice bibliographique
Résumé
In 2009, transit agencies in the United States spent nearly 60% of their bus transit capital funds on their revenue vehicles. Using 25 years of data from the National Transit Database (NTD), this paper examines the national trends of seven major characteristics associated specifically with bus revenue vehicles. These trends can provide important information on where the market might be heading and aid in the planning decision on transit investments. The characteristics examined include number of vehicles, spare ratio, average age, average capacity, ADA accessibility, vehicle reliability, and vehicle operations and maintenance expenses. Some findings from the trend data include: (1) a steady increase in the privatization of bus services; (2) the average spare ratios have consistently exceeded the maximum of 20%, as suggested by the Federal Transit Administration for systems operating with more than 50 vehicles; (3) vehicles operated by contractors tended to be significantly newer than those operated directly by transit agencies, although the gap has narrowed in recent years; (4) vehicles operated directly by transit agencies tended to have higher seating and standing capacities than those operated by contractors; (5) there was a tendency among transit agencies to trade seats for more standing room; (6) by 2006, nearly all bus vehicles were ADA-compliant, and increasingly vehicles with lifts were converted to vehicles with ramps/low-floor; (7) reliability of vehicles in terms of number mechanical failures per million revenue vehicle miles has significantly improved over the years; and (8) contractors spent less on average than transit agencies in operating and maintaining their vehicles.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».