Notice bibliographique
Résumé
The UK Department for Transport (DfT) has powers to provide grant finance for part funding of light rail schemes. All new systems have required grant which has been a principal tool of urban transit policy. Other criteria must also be satisfied such as the need to avoid operating subsidy. To get a better understanding of why differences arise between schemes, the DfT commissioned a review of the comparative performance of light rail proposals to explore the wide range in costs, revenues and impacts. The results of that work inform the guidance on local public transport scheme appraisal and yield insights into what makes a successful scheme. The paper covers the appraisal and grant rules and the results of the DfT's comparative work. The UK now has 234 km (145 miles) of light rail route, mostly built since the pioneering Tyne and Wear scheme that opened in 1980. Comparison of the new UK systems shows a wide variation in performance covering revenue density, operating costs, ridership growth, load factors and productivity. Some of this reflects the different technology in use and some reflect different circumstances. Given recent cost increases, there is considerable uncertainty in British policy on further light rail investment. London's Docklands Light Railway (DLR) produces a Market Plan which benchmarks DLR performance against other UK systems and internationally, including selected light rail operations in USA, Canada and Hong Kong. These results, together with the DfT research, enable conclusions to be drawn about the key factors in the success of light rail schemes and the expected range of key performance indicators.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».