Evaluation of Residential Parking Spots Sharing Effects Based on Practical Experience
Notice bibliographique
Résumé
Making residential parking spots available to the public has become popularized in recent years. The sharing of residential parking spots can promote the further use of parking space and enhance the utility of parking resources in urban metropolitan areas. However, little is known about the relationship between spots’ physical or temporal factors and rental effects from practical experience. This study aims to evaluate the effects of residential parking spot sharing from both individual and social benefit perspectives. One-year real behavioral records concerning parking spots’ owners and borrowers were obtained, and the field survey of various parking spots’ physical characteristics was conducted. Two Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) models emphasizing the individual and societal points of view were adopted. Results revealed that the spots’ physical factors, including spot type, visibility, ease of parking, and distances to major surrounding buildings, along with owners’ sharing willingness and preferences, tend to pose significant influences on the rental effects from both individual and social benefit perspectives. Some differences were also discovered between the two models. For the individual model, owners’ sharing willingness was the dominant factor affecting the parking spots’ sharing effects, while for the social model, parking spots’ physical characteristics appear to be more important in determining the sharing effects. Based on these findings, suggestions were discussed to promote residential parking spot sharing and increase the benefits of sharing to individuals and society.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».