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Enregistrement W4416970916 · doi:10.1016/j.retrec.2025.101692

Towards a revitalization of passenger rail services in South African cities: Lessons from international institutional reforms

2025· article· en· W4416970916 sur OpenAlexaff
Roger Behrens, P. Onderwater, Kavita Shah

Notice bibliographique

RevueResearch in Transportation Economics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTransport and Economic Policies
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDevolution (biology)Passenger transportTransport policyPrivate sectorPublic transportKey (lock)Taxis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over a century passenger rail services in South Africa have been provided by one or other form of national public monopoly. Over the past decade these services have been in steep decline, effectively collapsing when COVID-19 lockdown regulations were imposed. Current policy attention is focussed on reviving operations and installing an institutional structure capable of providing ‘safe, reliable, effective, efficient and fully integrated’ rail transport. Key to this is a commitment to devolve functions to capable lower spheres of government. The aim of this paper is to explore lessons from international experiences in institutional reforms centred around devolution. To qualify for inclusion, cases needed to have experienced a deliberate policy action to devolve passenger rail functions from a national to a lower sphere of government. A literature search revealed 11 such cases. Case reviews focussed on: the circumstances of the devolution; any associated vertical separation and privatisation; impacts; and any subsequent policy reversals. Key lessons included: devolved operations should be accompanied by financial resourcing; vertical separation requires independent institutions capable of adjudicating competing interests; private sector participation in operations is less risky than private infrastructure ownership; and the devolution of both train and bus services can enhance modal integration.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0110,022
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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