Analysis of the Relationship between Dockless Bicycle-Sharing and the Metro: Connection, Competition, and Complementation
Notice bibliographique
Résumé
Dockless bicycle-sharing (DLBS) is one of the novel transportation modes emerging in recent years. As a newly arisen mode, dockless bicycle-sharing inevitably has influence on the existing components of the public transportation system, especially the metro system. A large number of scholars have explored the integration relationship between the two. However, through the evaluation and quantification of the dockless bicycle-sharing data and the metro automatic fare collection data, we find that the relationship between the two is not unique. Based on the location of origin and destination, the travel duration, and the travel distance, the dockless bicycle-sharing trips closely related to the metro were identified and categorized into three different temporal-spatial relationships: competition trips, connection trips, and complementation trips. Three indicators were proposed to characterize the relationship between the two systems. A case study was carried out in Shanghai, China. The proposed method was applied to investigate when, where, and to what extent the dockless bicycle-sharing trips compete with, integrate with, and complement the metro. The results show that dockless bicycle-sharing mainly integrates with and complements the metro. It is where the dockless bicycle-sharing trip takes place and the trip significantly determines its relationship with the metro. The findings provide significant implications regarding the design and management of dockless bicycle-sharing and the metro.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».