Optimizing Amenities Allocation at Bus Transit Stops: A Focus on Passengers’ Safety and Comfort
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring passenger safety and comfort in public transportation is crucial for sustaining ridership and enhancing urban mobility. Crime concerns at transit stops can deter usage, while inadequate stop amenities contribute to discomfort and longer perceived wait times. This study addresses these challenges by developing an optimization framework to strategically allocate resources for Closed-Circuit Television (CCTV) placement and stop amenity improvements. By integrating ridership patterns, crime frequency, and cost considerations, the research formulates an integer linear programming model to enhance transit security and service quality. Additionally, clustering techniques classify transit stops based on crime profiles to ensure targeted safety enhancements. The methodology is applied to Calgary Transit, focusing on Route 32 as a case study. Multiple scenarios are explored to assess the balance between cost, crime mitigation, and passenger demand. Findings indicate that crime frequency significantly influences CCTV prioritization for safety, while improved stop amenities can enhance comfort and convenience for increasing ridership. Despite limitations such as lack of data and the analysis of a lower-demand route, the results provide actionable insights for transit agencies. This study contributes to the field by offering a decision-support tool that helps optimize resource allocation, balancing safety, comfort, and financial constraints. Future work could refine the model by incorporating detailed stop-level crime data and detailed analytics of land use to enhance planning for transit security and amenity investments.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».