Using Realtime GTFS to generate easy-to-use transit accessibility measures under travel time uncertainty
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
Previous studies on measuring transit accessibility under travel time uncertainty often introduced complex measures based on non-standard data formats, hindering reproducibility and replicability in research and planning. To address this, we present a practical framework that leverages a standardized format for real-time transit data: Realtime General Transit Feed Specification (GTFS), to generate easy-to-use transit accessibility measures under travel time uncertainty. This framework first produces two datasets by correcting Scheduled GTFS data using Realtime GTFS information: Realtime P50 GTFS and Realtime P85 GTFS, which are used to compute two accessibility measures : median-corrected accessibility (using Realtime P50 GTFS) and dispersion-corrected accessibility (using Realtime P85 GTFS). These accessibility measures are applied in Columbus, Ohio, USA for an empirical study examining how overlooking travel time uncertainty issues can distort the analysis results of healthcare accessibility, inequality, and new transit project evaluation. Results indicate that scheduled accessibility (using Scheduled GTFS data) which overlooks travel time uncertainty overestimates healthcare accessibility by approximately 10.97 %. Moreover, this oversight fails to capture the benefits of the new transit service in improving accessibility and reducing inequality. Furthermore, although findings consistently suggest that lower-income neighbourhoods experience greater gains in healthcare accessibility compared to wealthier counterparts, our analysis unveils statistically significant differences when using the scheduled and dispersion-corrected accessibility measures. These findings underscore the importance of incorporating travel time uncertainty into public transit planning and evaluation. Our framework allows transit authorities and researchers to accurately measure accessibility and evaluate projects under travel time uncertainty using a standardized data format.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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