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Enregistrement W4225726173 · doi:10.35718/specta.v5i3.373

Peran Kebijakan dalam Peningkatan Performa Layanan BRT Transjakarta

2021· article· en· W4225726173 sur OpenAlexaff
Mutiasari Kurnia Devi, Rinawanti Safitri, Fahril Fanani

Notice bibliographique

RevueSPECTA Journal of Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Transport Systems Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBus rapid transitPublic transportBusinessDeveloping countryTransport engineeringService (business)Service qualityEnvironmental economicsEconomic growthMarketingEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public transportation service improvement in urban area, such as Bus Rapid Transit (BRT), becomes the main issue among transport planners nowadays. BRT has been a popular transit system which provide an easy dan fast service for satisfying the transport needs, particularly in developing countries. This transport mode offers high quality mass transit system yet still in affordable cost, which is necessary for developing countries. Jakarta becomes the first Southeast Asia country who applied the BRT system. This study aims to gain insights towards the role of policies in facilitating the improvement of TransJakarta performance and reach 1 million passengers in early 2020. Understanding the policy aspect, both central and regional policies which can improve the public transport performance, will possibly provide a broader perspective among policymakers who developing and implementing the BRT systems, particularly in developing countries. For this purpose, conceptual framework was employed to explain how policy implementation could improve the BRT performance, which collected through secondary data, mostly various planning documents and TransJakarta operational reports. By using the qualitative approach, results show that various policies could facilitate the improvement of TransJakarta performances. The improvements occurred in line with the institutional reforms and the development of BRT system, such as routes, capacities, and integration with other mass transit systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,005

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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