Context sensitive transit oriented development assessment: AHP weighted TOD standards for regional railway hubs in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
This study develops a context-specific Transit-Oriented Development (TOD) evaluation framework for Thailand's regional railway hubs by integrating the Analytic Hierarchy Process (AHP) with established TOD Standards. Through expert-based pairwise comparisons, we determined that transit accessibility (19.1%), connectivity (15.0%), and walkability (14.1%) represent priority criteria for the Thai context, contrasting with the uniform weighting system of international standards. We applied this AHP-weighted framework to assess six regional railway stations: Chiang Mai, Phitsanulok, Nakhon Ratchasima, Khon Kaen, Pattaya, and Hat Yai Junction. Comparative analysis revealed that Hat Yai Junction achieved the highest TOD potential ranking under both standard (74/100) and AHP-weighted (79.7/100) methods, followed by Chiang Mai (72/100 standard; 78.8/100 weighted). The most notable scoring differential appeared in Nakhon Ratchasima (69/100 vs. 78.4/100), demonstrating the significant impact of context-sensitive weighting. All stations showed common weaknesses in cycling infrastructure (average 3.2/5) and car use reduction metrics while achieving the highest scores in transit accessibility criteria. Station-specific evaluation identified targeted improvement priorities: enhancing cycling networks in Chiang Mai, improving pedestrian infrastructure in Phitsanulok, and increasing block connectivity in Pattaya. This contextualized framework gives planners a practical tool for prioritizing TOD investments in Thailand's regional centers.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».