An Integrated Approach to Managing Travel Demand in Downtown Calgary
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes how the City of Calgary, Canada has experienced rapid growth over the last decade, and ever increasing demand on our transportation infrastructure. Located in the energy-rich province of Alberta, Canada, the oil and gas industry has quite literally fueled a dramatic increase in employment and population throughout the city. In fact, Calgary has just welcomed our one-millionth citizen, up from 750,000 people only ten years ago! One of the greatest success stories for Calgary has been the continued strength of the downtown in both job and population growth. This subject has attracted numerous corporate head offices, resulting in 20,000 more jobs than ten years ago. The total number of trips into the downtown has subsequently increased by 25%. The success story is that all of this growth has been accommodated without the construction of any new roads into the downtown. Managing the increased travel demand has required a strategic and integrated approach, including: (1) Expansion and increased service levels on our centrally focused Light Rail Transit (LRT) system, resulting in some of the highest ridership levels in North America; (2) Strategic downtown parking policies, including a cash-in-lieu policy; (3) Transportation demand initiatives that actively promote alternatives to single occupant vehicles; and (4) Maximizing the efficiency of existing infrastructure for both automobiles and transit. This paper provides examples of these and other initiatives, and highlight how they have worked in concert to accommodate the incredible growth that Calgary continues to experience.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».