Innovative Mobility Services & Technologies: A Pathway Towards Transit Flexibility, Convenience, and Choice.
Notice bibliographique
Résumé
The number of senior citizens is expected to double by the year 2020, representing 18% of the nation’s population. After age 75, driving performance begins to decline due to changes in health and medication effects. Indeed, one quarter of seniors over 75 are expected to require alternative transportation services in the future. This chapter examines transit and innovative mobility options to better meet the needs of the growing older population in the near (2011) and more distant (2021) future.Barriers to transit use among older adults include anxiety and confusion about using transit; inconvenience; cost and payment; safety; and physical discomfort. Emerging intelligent transportation systems (ITS) technologies can help to overcome these barriers and provide alternative mobility options, such as real-time information, simpler payment, demand-responsive door-to-door services, carsharing, and smart parking linked to transit. Other approaches include user training, smaller and more comfortable vehicles, and low-floor buses. While the scaling and cost reduction benefits of ITS are exciting, there are several obstacles to wide-scale deployment. One of the most significant is coordination among health and human service and transportation providers, particularly in suburban and rural locations. Some operators already struggle to provide services, and many staffers have limited experience with ITS technology. Thus, a concerted effort is needed across many different types of transit agencies to share information and compatible technologies. In the future, coordination strategies and ITS technologies will play a critical role in providing more flexibility, convenience, and choice for older travelers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,008 |
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 ».