Spatial impacts of on-demand transit service for transit stop and neighborhood ridership
Notice bibliographique
Résumé
• Develops a generalized framework leveraging standard city data sources for the impacts of on-demand transit service. • Characterizes the accessibility and connectivity of on-demand transit service between transit stops and neighborhoods. • Analyzes the collective effects of individual stop-level and neighborhood-level characteristics on ridership. • Develops a multilevel model considering lower and higher hierarchical attributes for on-demand transit ridership analyses. On-demand transit service is being rapidly adopted by many transit agencies due to its advantages on improved mobility. As an emerging service, its implications for ridership and neighborhood improvement of a city are crucial for long-term development. To this end, this paper proposes a framework leveraging standard city data sources to analyze and evaluate the spatial impacts of on-demand transit services for ridership in transit stops and neighborhoods. The utilization of standard data sources enables the framework to be accessible and applicable to vast cities operating on-demand services. A case study of analyses is conducted with real-world data including trips, city census and land use factors at the City of Regina, Canada. We investigated the impacts of on-demand transit accessibility and connectivity, land use and socioeconomic factors on transit stops and neighborhoods. Results indicate that the accessibility and connectivity of the on-demand transit stops positively impact the ridership. It is also found that demand for on-demand transit service is higher for neighborhoods with lower population and income. This indicates the necessity of on-demand transit services for the disadvantaged population. The proposed methods and data sources in this study can serve as a transferable framework for vast on-demand service evaluations. Moreover, the findings of this study also highlight the positive impact of on-demand transit services in shaping transit ridership and neighborhood public transportation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».