An evaluation of the productivity change in public transport sector using DEA-based model
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to build a framework for measuring the productivity in the public transport sector through a data envelopment analysis (DEA) technique. This paper extends the Malmquist productivity index (MP1) and Luenberger productivity indicator (I.P1) evaluation with the concept of an input-oriented new slack model (NSM). NSM model measures the efficiency with the effect of slacks and satisfies unit invariance, radial and translation invariance properties. In particular, the purpose of the proposed extension is to obtain the overall productivity change in terms of technical change (Frontier Shift) and technical efficiency change (Catch-up Effect) for Rajasthan State Road Transport Corporation (RSRTC) bus depots from 2008 to 2019. For this purpose, the number of buses, number of employers, fuel consumption and route distance arc are considered input variables, while passenger-kilometres occupied and vehicle utilisation are output variables. Finally, the result demonstrates that the average total factor productivity (TFP) growth of 46 depots using MPI and LPI over the study period is 1.956% and 1.409%, respectively. This study enables policy-maker and managers to evaluate the input to reach consistent output up to an optimum level and understand the process of improving the productivity level for the bus depots.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».