Notice bibliographique
Résumé
From a small 7.4 km line with 12 stations in 1954 to full network of four lines, 69 stations and close to 70 km of track length today, the Toronto metro has become an integral part of the city's transportation system; in 2008, it carried more than 200 million passengers (number of fares collected). The goal of this paper is to offer review of the Toronto metro by looking at its history, demand, and performance. First, the authors find that ridership and operations have increased relatively similarly from 1967 to 1990 at about 4.3%; after a decrease in the 1990's, ridership now increases by 2.59% annually on average. Nevertheless, despite this increase in ridership, transit mode share has remained around 22% in the past 25 years due to a strong growth in population. Demand seems to be more acute at stations located within the Central Business District and at stations located close to neighboring municipalities, which is reflected by the fact 69% of trips are home-work/school trips. Compared to its North-American peers, and despite a relatively small track length, the Toronto metro is performing quite well when looking at various characteristics and indicators. Overall, the Toronto seems to have performed well to date; nevertheless it will likely need to be expanded significantly in the new future to accommodate the forecasted substantial growth in population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».