Counting in: A methodological framework for the accessibility assessment of on-demand transit
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses an existing methodological and empirical gap by presenting a framework for conducting a regional cumulative accessibility analysis of a transit network with an on-demand component and demonstrating its application to the context of a mid-sized Canadian city. We rely on the concept of accessibility as a performance metric and propose a methodological approach for inferring inputs for accessibility calculations from actual on-demand operations in Edmonton, Canada, to develop the tool for the accessibility assessment of a transit network with an on-demand component. Our empirical findings show that on-demand zones that were introduced with a redesigned bus network saw the largest gains in transit accessibility, and we identified that excluding on-demand transit from accessibility analysis underestimates the systemic effect of the bus network redesign. While the use of the accessibility framework for the assessment of a transit system with an on-demand component offers a meaningful and comprehensive measure of the success both for the planning purposes at the stage of design and for the post-implementation evaluation of either incremental or systemic changes, on-demand service standards must be developed to ensure consistent service provision of on-demand services throughout the day. On the other hand, informed by the findings of our study and publicly available information about the operational costs of service provision we identified that on-demand service provides operational savings over fixed routes if ridership in the area is less or equal to eight passengers an hour.
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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 | 0,042 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».