Shared Clean Mobility Operations for First-Mile and Last-Mile Public Transit Connections: A Case Study of Doha, Qatar
Notice bibliographique
Résumé
With the aid of recent technological advancements, seamless integration of shared mobility services and public transit may offer efficient and affordable connectivity to the transit stations in urban settings, thereby enhancing residents’ mobility. A previous research mainly focused on car-sharing services as a self-standing mode of transportation. However, due to rapid urbanization acceleration and regions’ extension, commuters often combine the fixed-route/fixed schedules public transportation and car-sharing service in one journey. To this end, we study a one-way, station-based electric car-sharing service interaction with public transportation. We propose an integrated route choice and EV assignment model to address the potential of car-sharing services as a feeder to the public transit network. The integrated model consists of two components, operations of the car-sharing service and the commuter’s route choice and the associated mode choice. The service provider decides on the resource levels, allocations, and relocation strategy in the first component. In the second component, the travel options for the commuters are modeled. The two-component model was simulated in an agent-based simulation based on a case study from the state of Qatar. We further extend the integrated model to include the carpooling option, in which multiple passengers sharing the same route can share the same vehicle. Extensive simulation analyses show that the integration can considerably enhance urban mobility and increase public transportation accessibility through enhanced first and last miles linkages. Moreover, the influence of transportation supply and spatial characteristics on the individual mode choice was estimated. Results indicate that public transit ridership can increase up to 17%. Moreover, adding the carpooling option can significantly decrease the number of relocations operations at a minimal impact on the commuters’ trip performance.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».