Enhancing Urban Resilience through Strategic Parking Pricing in Jakarta’s Bus Rapid Transit Corridors
Notice bibliographique
Résumé
Although Jakarta has invested in various mass transport systems, these efforts have not successfully reduced private vehicle use. Due to this, this study aims to analyze the impact of implementing TransJakarta bus rapid transit corridor-based high parking tariffs on travel mode choice, including road- and rail-based public transport, ride-hailing, taxi, car, and motorcycle. Involving 478 private vehicle users and implementing a nested logit model, some variables, including respondents’ income, travel time, egress time, parking costs, parking distance, travel cost, and parking surcharge, are considered to understand to what extent these variables influence the use of proposed travel mode in the future. The nested logit model shows that not all variables significantly influence travel mode use, specifically related to rail-based public transport choice among motorcyclists. Meanwhile,parking distance insignificantly influences the choice of all travel modes except cars among car users. The results also indicate that increasing parking tariffs insignificantly influences the likelihood of both motorcyclists and car users shifting to public transport. Motorcyclists and car users tend to continue using motorcycles but change parking locations with higher tariffs. Additionally, some shifts towards ride-hailing services and TransJakarta Bus Rapid Transit are found, meaning that there is potential for these alternatives to play a significant role in reducing private vehicle use. Based on the model results, additional push-based policies, such as the odd-even license plate rule, are necessary to effectively support the transition from private vehicle use to public transport. Implementing these policies is expected to significantly contribute to reducing traffic congestion and promoting a sustainable and resilient urban environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».