Social Impact Analysis of Various Road Capacity Expansion Options: A Case of Managed Highway Lanes
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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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».