The Assessment of the Change in the Share of Public Transportation by Applying Demand Management Policies: Evidence from Extending Traffic Restriction to the Air Pollution Control Area in Tehran
Notice bibliographique
Résumé
The growing car ownership has caused a lot of problems such as increased travel time and environmental pollution. In recent years, different policies have been proposed for travel demand management. Among these plans conducted in Tehran, the Odd-Even day plan starting from the door of each house or the extension of traffic congestion zone to the Odd-Even plan zone can be mentioned. In the present study, to determine the change in the behavior of the people traveling in the air pollution control area in Tehran in return for the payment of a various toll and exploring their pro-environmental beliefs and attitudes which supports the Value-Belief-Norm (VBN) theory, a stated preference questionnaire has been designed, and 500 of it were distributed among the individuals in this area and then collected. The results show that 51% of people have used their private cars to travel within the area. 24% of people have used semipublic transportation, and 25% have used public transportation (bus and subway) for their traveling. Based on the tolling design scenario, which was with an increase of 15 to 18% of the base traffic congestion zone prices of 2016, the relative frequency of using four types of non-public transportation (which is the sum of private vehicles and semipublic transportation) decreased 20 and 21% for different types of tolls throughout the day.
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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 | 0,002 | 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 ».