Notice bibliographique
Résumé
Since the 1970s, there has been a significant increase in urban rail investment. 139 new urban rail systems, metros and light rail systems, have been built world-wide in the past three decades. These investments were in general planned as instruments to solve transport and land-use problems associated with the extensive use of the car. Very few have been successful in improving transport and the urban environment. Previous research has shown that while most of the new generation urban rail systems have not been very successful, their success could have been enhanced if the co-ordination between transport planning and urban planning had been stronger. However, co¬ordination is very difficult to achieve within the contemporary local government structure and fragmented planning system. In spite of these findings, political support for urban rail systems is still strong, and investment on these systems is very likely to continue. Considering the cost incurred in the development of these systems, to make them successful remains a challenge. \nThis study explores ways of making new urban rail systems more successful. It develops a methodology for analysing the success of systems, identifying the factors behind their success, and enhancing their success. Based on the analysis of new generation urban rail systems, a planning framework is developed. The framework is a policy-based approach to help planners and operators to increase the success of their systems. It has two main functions: it predicts the success of new systems, and makes recommendations on how their success can be enhanced. While the framework addresses many factors that may affect success, there is a special focus on exploring methods for providing and sustaining co-ordination between transport and urban planning. \nThe planning framework is developed through the analysis of eight case studies, four from the United States, one from Canada, and three from Britain. It is then tested on seven other urban rail systems, five from the United States, one from Canada, and one from France. Finally, the framework is applied to recently opened urban rail systems in Britain and Turkey: it predicts how successful these systems are likely to be, and shows how their success can be enhanced.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».