MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408696610 · doi:10.1109/itsc58415.2024.10920129

Aerial Cable Cars in Urban Public Transit: Queuing Capacity Thresholds

2024· article· en· W4408696610 sur OpenAlexaff
Morten Flesser, Amer Shalaby, Bernhard Friedrich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Parking Systems Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPublic transportQueueing theoryTransport engineeringTransit (satellite)Computer scienceTelecommunicationsComputer networkEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzes the feasibility of urban aerial cable cars as a mobility option combined with conventional modes of transport, discusses the use of cable cars in urban public transit, and places the results in an extended context of existing literature. Specifically, the study aims at (1) defining the capacity thresholds of conventional modes of transport that serve as feeders to cable cars and (2) determining the corresponding space requirements for arising queues. Key performance indicators are accordingly waiting time, queue length and queue space. Queuing theory is utilized to determine waiting times and queue lengths, and subsequently, the space requirements for queues are derived. Findings indicate that cable cars can serve as a viable mobility option if passenger demand from feeder conventional modes of transport is appropriately limited and excessively large batches of passengers arriving simultaneously are avoided. For example, subways and commuter rails, even if operating in long headways of 30 minutes, would lead to overcrowded transport systems and long waiting times. However, feeders such as buses, BRT, or trams demonstrate good operability. Accordingly, the work identifies suitable thresholds for interoperability to further promote transit as a crucial part of future urban mobility.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSmart Parking Systems ResearchTravaux en français237 207