Notice bibliographique
Résumé
Since the 1970s, there has been a significant increase in urban rail investment. 139 new \nurban rail systems, metros and light rail systems, have been built world-wide in the past \nthree decades. These investments were in general planned as instruments to solve \ntransport and land-use problems associated with the extensive use of the car. Very few \nhave been successful in improving transport and the urban environment. Previous \nresearch has shown that while most of the new generation urban rail systems have not \nbeen very successful, their success could have been enhanced if the co-ordination \nbetween transport planning and urban planning had been stronger. However, coordination \nis very difficult to achieve within the contemporary local government structure \nand fragmented planning system. In spite of these findings, political support for urban rail \nsystems is still strong, and investment on these systems is very likely to continue. \nConsidering the cost incurred in the development of these systems, to make them \nsuccessful remains a challenge. \nThis study explores ways of making new urban rail systems more successful. It develops \na methodology for analysing the success of systems, identifying the factors behind their \nsuccess, and enhancing their success. Based on the analysis of new generation urban rail \nsystems, a planning framework is developed. The framework is a policy-based approach \nto help planners and operators to increase the success of their systems. It has two main \nfunctions: it predicts the success of new systems, and makes recommendations on how \ntheir success can be enhanced. While the framework addresses many factors that may \naffect success, there is a special focus on exploring methods for providing and sustaining \nco-ordination between transport and urban planning. \nThe planning framework is developed through the analysis of eight case studies, four \nfrom the United States, one from Canada, and three from Britain. It is then tested on \nseven other urban rail systems, five from the United States, one from Canada, and one \nfrom France. Finally, the framework is applied to recently opened urban rail systems in \nBritain and Turkey: it predicts how successful these systems are likely to be, and shows \nhow their success can be enhanced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».