Social Impact Analysis of Various Road Capacity Expansion Options: A Case of Managed Highway Lanes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Managed lanes (MLs) offer public infrastructure owners a key policy lever for reducing the financial burden of road expansion while managing induced travel demand. ML’s impact varies depending on the operational method adopted. Previous literature has focused on only one option’s optimum toll estimation, operational strategies, or impacts at a time. In this study, we provide the first detailed network-wide comparisons of MLs that include travel time, vehicle-miles-traveled (VMT), general-travel cost, fuel consumption, and emissions. We embed a toll-choice model within a four-step travel demand model considering drivers’ value of travel time (VOTT). The study uses existing high-occupancy-toll (HOT) lanes and the surrounding network in the Dallas-Fort-Worth, Texas, area as a case-study area. We find the following: (1) HOT lanes are the preferred option providing the highest travel-time savings; (2) the all-tolled option performs the best at the corridor level. It reduces corridor travel time by around 20%. However, lower traffic volume on tolled lanes generates lower overall network performance; (3) high-occupancy-vehicle (HOT) performs the worst and is similar to the do nothing option; and (4) both priced options, all-tolled and HOT, generate the smallest total emissions and fuel consumption.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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