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Enregistrement W4393338601 · doi:10.1155/2024/1470562

Vertical Equity Analysis of Parking Reservation Based on the Auction Strategy

2024· article· en· W4393338601 sur OpenAlexvenueno aff
Rong Chen, Ge Gao, Fahui Pan, Shuo Liu, Xinbo Mao

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Parking Systems Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShandong Provincial Postdoctoral Science FoundationNatural Science Foundation of Shandong ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésReservationEquity (law)BusinessTransport engineeringComputer scienceMicroeconomicsIndustrial organizationEconomicsEngineeringComputer networkPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an on‐demand mobility service, parking reservations can greatly alleviate the issue of parking challenges. There are currently three primary strategies for parking reservation: first‐come‐first‐served, permit reservation, and auction. In contrast to the first‐come‐first‐served and permit‐reserved strategies, the auction strategy uses dynamic pricing to allocate parking supplies efficiently based on the auction, which attracts more scholars for the research. However, parking reservations based on the auction process may have an inequity issue because drivers’ age, gender, income level, and location of residence fluctuate. This inequity may limit the growth of reserved parking by influencing parking drivers’ acceptance of reserved parking. But currently, very few scholars focus on the issue of reserved parking equity, and even fewer measure this nebulous and personal issue. In consideration of this, the Lorenz curve of parking reservation and the vertical equity index of parking reservation are proposed in this paper along with the calculation method for the index, which enables the problem of reserved parking vertical equity to be visualized and made concrete. The numerical experimental method is used to analyze the vertical equity of drivers with varying income levels, utilizing the Vickrey–Clarke–Groves (VCG) auction process as an example. According to the research, loss‐averse drivers are more than gain‐neutral and gain‐seeking drivers when the income levels of the drivers using reserved parking are the same. With the increasing number of high‐income drivers involved in the parking reservation, medium to low‐income drivers would lose their chances of successful reservations because of their uncompetitive bid price which leads to inequity issues when the number is less than the number of parking spaces. In contrast, the vertical equity index changes more for gain‐seeking drivers while being generally steady when loss‐averse and gain‐neutral drivers participate. For instance, when the profit and loss coefficient is 3 and 15% of drivers with high‐income levels use the parking reservation platform, the vertical equity index rises from 0.09128 to 0.45434. The reference price has a moderating influence on the vertical equity index when the number of driver participants at high‐income levels remains constant. In general, within a reasonable range, the higher the reference price, the more equitable the parking reservation procedure and the lower the vertical equity index.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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