The future of emerging technologies in public transit in Greater Toronto Area
Notice bibliographique
Résumé
In communities throughout the world, strong and convenient public transportation makes valuable contributions to economic development, increased safety, energy conservation, a cleaner environment, less traffic congestion, and an improved quality of life. Whether it's a disabled person on her way to a doctor appointment, a child on the way to the library, or an elderly person going to buy groceries, rails, buses and vans connect people to their community. While transit serves many purposes, one of the most important of which is to provide critical access and mobility for transit-dependent and lower-income residents country wide, it also reduces the pressure on critical commute corridors by offering a convenient alternative to driving alone. People who are dependent on public transit, the young or the old, the disabled or the low-income, deserve a first-class system. A survey was conducted by City Pulse Toronto (CP 24) and the question they put to the viewers was "Would improved public transit convinces you to give up your car?" The result was amazing that 96% of the people using cars opted for Public transit. In the last decade statistics depict that the cities that have adopted emerging technologies in public transit are reaping the benefits of their increased rider ship by almost three fold. It is disappointing to see that the transit-using trend in Greater Toronto Area (GTA) has decreased in the past five years except in the regions where transit agencies are updating their systems. Throughout the North America and other parts of the world, transit agencies are deploying automatic vehicle location and control fleet management systems, electronic and interactive customer information systems, and contact/contactless fare collection systems to save costs, improve operations and management efficiency and provide better service to customers. In this project an effort is made to depict the extent of adoption of advanced technology in the provision of public transportation service in Greater Toronto Area. The focus is on some of the most innovative or comprehensive implementations, categorized under two types of services/technologies, Automatic Passenger Counting and Electronic Fare Payment. Another objective of this study is to assemble the knowledge on successful applications of advanced technologies, the issues in their implementation, the goals and benefits of Intelligent Transportation System's integration. The study focuses on institutional, operational and technical barriers with the expectation that this will lead to more widespread adoption of ITS systems and techniques.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».