Strategies To Relieve Subway Crowding: Case Study From The Toronto Context
Notice bibliographique
Résumé
The Toronto region is a growing area, but is increasingly constrained by underinvestment in the rapid transit network. The lack of capacity in the transit network is felt most strongly along the Yonge Subway line that runs along the central backbone of the city and serves as the primary transit artery into the downtown. The subway is overcrowded today and, despite improvements coming on board in the near term including new signalling and higher-capacity trains, demand is predicted to continue exceeding capacity in the future. A number of strategies have been developed to address subway congestion, several of which are potentially relevant for cross- jurisdictional application. The Toronto Transit Commission (TTC) has developed a proposal for a new rapid transit line that will create a connection between two existing perpendicular subway lines, increasing capacity into Toronto’s downtown core. Other proposed options include significant upgrades of Toronto’s commuter rail network into a regional rail service providing faster and more frequent service as well as a higher level of integration between the urban and regional networks. This paper describes the development and evaluation of potential interventions to improve the rapid transit network’s ability to provide quality service to customers. The solutions considered for Toronto – both infrastructure and operational changes – may provide guidance for other cities and agencies facing similar challenges.
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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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».