Collaborate or Compete? Time-Varying Incentives versus Tolling in Parallel Bottleneck
Notice bibliographique
Résumé
Incentive-based traffic demand management (IBTDM) schemes redistribute traffic demand across space and time. The relationship between IBTDM and traditional tolling programs impacts financial sustainability and decision making of both programs. This study aims to examine if an IBTDM and a tolling program can coexist and should collaborate or compete to establish a financially sustainable mobility ecosystem. We investigate a duopoly case with an IBTDM and a tolling program in a parallel bottleneck model with fixed demand. It is assumed that the IBTDM program has a user acquisition cost and is constrained by a total budget. Then, the collaboration and competition cases between two programs are investigated, respectively. We found that both programs can attract substantial amounts of commuters and thus can coexist with each other, while the IBTDM program could attract more commuters. Overall, the tolling agency will not cooperate with the IBTDM company if its goal is to raise revenue. Additionally, the IBTDM company held an advantage as it can determine an optimal incentive scheme with incomplete information when competing. This study fills the knowledge gap on the coexistence of incentive and tolling programs, which helps to optimize the profiles of incentive and tolling, as well as to make strategic decisions on competition and cooperation.
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».