Characterizing and Estimating Operational Cost Elements and Performance Metrics for Public Transport Modes in Sub-Saharan African Cities
Notice bibliographique
Résumé
Operation cost of public transport has been universally recognized as a vital consideration in its implementation, operation and management worldwide. The cost structure is even more complex in Sub-Saharan Africa (SSA), where the public transport system is dominated by paratransit, which is largely characterized by the private sector that owns, operates, maintains, and manages their vehicles separately. There is limited knowledge of paratransit cost structure, the extent to which they vary by mode, and their use in fare-setting and the design of regulatory policies. Accordingly, this study characterized and quantified several operational cost elements in the form of Key Performance Indicators (KPIs) for paratransit modes in two SSA cities: Accra-Ghana and Dar es Salaam-Tanzania. Vehicle-make in Accra-Ghana is mainly Mercedes Benz and Toyota, whereas those in Dar es Salaam-Tanzania are Toyota, Nissan, and Bajaji tricycles. Diesel is the most popular vehicle propulsion followed by petrol in both cities. Our findings show higher vehicle utilization and better fuel consumption in Dar es Salaam-Tanzania compared to Accra-Ghana. Findings further indicate higher economic and environmental efficiency in minibuses compared to taxis and three-wheelers, with Dar es Salaam-Tanzania achieving better outcomes than Accra-Ghana in revenue generation, fuel consumption, and safety conditions. Daily revenue generation is higher, 75.1USD in Dar es Salaam-Tanzania compared to 46.3USD in Accra-Ghana. The overall expenditure is higher, 0.41USD/km in Accra-Ghana than 0.28USD/km in Dar es Salaam-Tanzania. Safety-related KPIs including kilometers per accident, kilometers per mechanical breakdown, and kilometers per tyre carcase show favourable conditions in Dar es Salaam-Tanzania compared to Accra-Ghana. These insights provide essential data to inform fare-setting, regulatory policies, and operational management of paratransit services in SSA. Overall, this study has established the cost structure for paratransit modes in the study cities, making available vital data and knowledge to underpin practical engagement, operational management, and governance of paratransit services in SSA.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».