Analysis of the Variability of Parking Characteristics in A WeeklyDistribution in the Conditions of PPZ and DPI Functioning
Notice bibliographique
Résumé
Positive changes in the number of cars parked in the city center and a reduction in the average parking time are observed after Paid Parking Zones (PPZ) introduction.. One of the factors influencing the functioning of PPZ is efficient traffic management in the area of PPZ based on reliable traffic measurements and analysis of parking characteristics. The parking characteristics vary with time, i.e. during the day, week, month, and year. The variability of parking characteristics is influenced by many factors, i.a.: the location of parking spaces, the presence of a parking fee and its amount, providing drivers with information about empty parking spaces, etc. The article aimed to analyze the variability of parking characteristics in a weekly schedule under the operating conditions of PPZ and Dynamic Parking Information (DPI). The conducted statistical tests show that the distribution of the value of the use of parking space and the rotation indicator differ between working days and weekend days. In the case of the distribution of the value of the use of parking space between working days, there are no statistical differences, while the distribution of the rotation indicator differs statistically on particular working days. The analysis was performed as a part of research work entitled "Analysis of parking characteristics in the conditions of SPP and DIP functioning in selected areas of GZM cities".
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».