Assessing the Spatial Sustainability of Urban Bus Transit: A Socioeconomic Sustainability Perspective
Notice bibliographique
Résumé
To promote the sustainable development of urban bus transit, this paper introduces the concept of spatial sustainability for bus networks. This concept aims to achieve a balance in the spatial distribution of bus routes, optimizing both social and economic benefits. The paper presented a novel approach that utilizes multisource big data to assess the spatial sustainability of bus transit, with a specific focus on the existing transit‐supportive area (TSA) method. In this study, we employed various data sources, including mobile phone signaling data, residential travel survey data, map API data, and bus credit card data. These datasets were used to identify regions where peak‐hour ridership exceeded a defined threshold. Using Nanjing as a case study, we defined the bus sustainable development zone (BSDZ) by evaluating areas where peak‐hour bus ridership exceeded 10 trips per grid. The study then compared the BSDZ with both the bus support zone and the bus stop service zone. In addition, we conducted a comparative analysis between the BSDZ and TSA, as well as the existing bus service areas. The findings revealed a spatial imbalance in the current bus network and highlighted areas where optimization was needed. The identified BSDZs offered valuable insights that can serve as a reference for future bus route optimization in Nanjing, contributing to a more balanced and efficient transit system.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».