Bridging the gap: Toward a holistic understanding of shared micromobility fleet development dynamics
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.
Notice bibliographique
Résumé
Rapid urbanization and shifting demographics worldwide necessitate innovative urban transportation solutions. Shared micromobility systems, such as bicycle- and scooter-sharing programs, have emerged as promising alternatives to traditional urban mobility challenges. This study delves into the complexity of shared micromobility fleet development, focusing on the interplay between fleet size, user demand, regulatory frameworks, economic viability, and public engagement. By employing a system dynamics modeling approach that incorporates causal loop diagrams (CLDs) and stock and flow models (SFMs), we explore various policy scenarios to optimize micromobility management systems. Our findings reveal that financial incentives, such as fee reductions and government subsidies, significantly increase user adoption and profitability, whereas increased operational fees necessitate a delicate balance between cost management and service attractiveness. Sensitivity and uncertainty analyses highlight critical parameters for effective fleet management. This research offers actionable insights for policymakers and operators, promoting sustainable urban transport systems. • Fee reductions and subsidies increase micromobility adoption and profitability. • Fleet expansion and strategic policies boost shared micromobility usage. • Balancing regulations and costs are crucial for micromobility market growth. • Sensitivity analysis identifies fleet size, user demand, and revenue allocation as key factors. • Real-world data validates the model's emphasis on fleet expansion and strategic policies.
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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 | 0,002 |
| 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 découle