Extraboard Team Sizing: An Analysis of Short Unscheduled Absences Among Regular Transit Operators, Case Study of OC Transpo, Ottawa, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Several factors contribute to short-duration unscheduled absences of bus transit operators (drivers). This article aims to understand these factors at the aggregate level and to anticipate future total absence that will need to be filled for a large-size transit operator. The aggregate level is defined as the total number of regular operator absences per garage, day of week and time period that need to be covered by the extraboards. This study analyzes absenteeism data obtained from OC Transpo, the transit provider of the city of Ottawa, Canada. A multilevel regression model is generated to investigate regular operators’ absence. The short-unscheduled absence is estimated in relation to temporal factors, operators’ personal characteristics, aspects of assigned work, and service delivery characteristics. Furthermore, using the model’s coefficients, sensitivity analyses are conducted to demonstrate the advantages of this technique over traditional ones being adopted by various transit agencies. This study provides transit planners and policy makers with a practical methodology that can be used to support extraboard planning practice and help reduce the incidence of missed trips due to absences while having the appropriate size of extraboard operators.
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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 | 0,018 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».