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Enregistrement W578537992

2006 Paratransit Survey: Paratransit Providers Strive to Balance Costs & Demand

2006· article· en· W578537992 sur OpenAlexaboutno aff
Janna Starcic

Notice bibliographique

RevueMetrologia · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation and Mobility Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParatransitQuarter (Canadian coin)Baby boomersBusinessPublic transportDemographicsPrivate sectorSurvey data collectionService (business)Balance (ability)Demographic economicsTransport engineeringMarketingEconomicsGeographyEconomic growthEngineeringDemographyStatisticsMedicineMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This third annual survey of paratransit providers shows that there is more growth from the private sector and that more public agencies are integrating demand-response with fixed-route service. Ridership is inching upward at 2.5 percent for 2005 and 3.7 for the first quarter of 2006 compared to the quarter a year earlier, attributed to the rise in the number of elderly riders as Baby Boomers age. Survey responses include total number of vehicles represented by agencies that took part. The largest fleet is more than 3,500 vehicles, and the smallest is three. Mean fleet size is 292, with median fleet being 86. The type of vehicles in the fleet and purchase plans are also reported. The survey draws on 36 operators from the U.S. and Canada, with respondents from 25 states, the District of Columbia and two Canadian provinces. Charts illustrate some findings and a list of the 10 largest public agencies and five notable private ones is included.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2006
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