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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».