CITY OF NIAGARA FALLS PEOPLE MOVER PARKING STRATEGY STUDY
Notice bibliographique
Résumé
The City of Niagara Falls, Ontario, Canada attracts millions of visitors each year to the Falls and a variety of other attractions the area has to offer. A new People Mover System will be introduced to address this growing need to accommodate visitor trips to the City. A People Mover Parking Strategy Study was conducted to promote system ridership, reduce congestion, and act as a catalyst to economic growth by providing effective parking supplies and policies. The People Mover Parking Strategy will relieve traffic congestion and conflicts associated with required vehicular travel in the tourist areas (i.e. hotel and Casino patrons, local business activities, etc.) and permit further development of prime properties. The People Mover Parking Strategy will accomplish these objectives by (a) the identification of new parking supplies that meet demand profiles, (b) the implementation of a flexible Management Model that addresses stakeholder needs, (c) the involvement of the private-sector in the distribution of People Mover passes and the provision of People Mover parking supply, (d) the implementation of an advanced wayfinding signing strategy, and (e) the amendment of current parking-related by-laws (e.g. zoning, commercial parking, etc.) and policies (e.g. cash-in-lieu and signing policies) to encourage the use of the People Mover lots and to improve traffic circulation around the roadways in the City of Niagara Falls. The paper focuses on those strategies, which supports ridership, the results of the private sector consultation, and highlights the challenges of implementing such a strategic plan in an environment with competing stakeholder requirements.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».