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Enregistrement W587782956

GETTING IT RIGHT IN LIGHT RAIL: ANALYSIS OF UK PERFORMANCE

2004· article· en· W587782956 sur OpenAlexaboutno aff
Ed Humphreys

Notice bibliographique

RevueRail Transit ConferenceAmerican Public Transportation Association · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTransport and Economic Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueLight railSubsidyLight rail transitProductivityWork (physics)Transport engineeringPublic transportOperations researchComputer scienceEngineeringTelecommunicationsBusinessEconomicsFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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