The Impact of a Single Bus Rapid Transit Corridor on Transit Ridership: The Winnipeg Example
Notice bibliographique
Résumé
This research explores how the implementation of a single bus rapid transit (BRT) corridor affected transit ridership change in Winnipeg, Manitoba, Canada. Key issues in measuring ridership change resulting from BRT include (1) understanding stop-level- rather than corridor-level change; (2) examining the ridership impacts of new infrastructure where there is no comparable pre-BRT infrastructure; and (3) assessing piecemeal implementation of BRT. To address these issues, we undertook a quasi-experimental study using agglomerative hierarchical clustering (AHC), propensity score matching (PSM), and t-tests with Cohen’s d to determine BRT’s causal ridership impact. The use of AHC and PSM in what we refer to as cluster-level modeling provided an improved method for measuring causal ridership change at the stop cluster level in areas with no pre-BRT stations. The results revealed no statistical evidence that BRT caused increased transit ridership for stop clusters directly along the BRT corridor. However, the results did indicate that stop clusters for routes connecting to a BRT station experienced an increase in transit ridership. The importance of such findings is grounded in understanding that a limited number of stops along a single corridor may not be enough to affect transit ridership, yet BRT’s flexibility in being able to operate off the BRT corridor does enhance transit ridership.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».