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Enregistrement W4397289277 · doi:10.1186/s40068-024-00344-9

Modeling the economic cost of congestion in Addis Ababa City, Ethiopia

2024· article· en· W4397289277 sur OpenAlex
Semen Bekele Gunjo, Dawit Diriba Guta, Shimeles Damene

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensWestern Forest Products
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyWater resource managementAgricultural economicsEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Road traffic which results in significant time lags, increased fuel consumption, and financial losses, remains a noteworthy challenge in developed and developing countries. As a result, the Ethiopian Government and the City Administration of Addis Ababa have built extensive road networks and imposed restrictions on driving, vehicle acquisition and parking. However, despite all these efforts, drivers and passengers waste significant time on long traffic queues, resulting in unpredictable and delayed travel. The current study investigated the cost of travel time delay, vehicle operating costs, time reliability, and the factors influencing these variables. The study used questionnaires, measurements, and traffic counting techniques to collect data from nine road segments. The sample comprised 3240 participants. The cost functions of both drivers and passengers were examined using a multiple linear regression model, with estimation performed using ordinary least squares. According to the findings, the economic costs of congestion depend on the number of lanes, the length of the road segment, the volume of traffic, and the respondents’ income level. The study also revealed that travel, vehicle operation, and unreliability costs account for 74%, 6%, and 20%, respectively, of the total congestion costs.

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.

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)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,292 · 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