Residential On-Site Carsharing and Off -Street Parking Policy in the San Francisco Bay Area, Research Report 11-28
Notice bibliographique
Résumé
In light of rising motorization, transportation planners have increasingly supported alternatives to the indiscriminate use of the car. Off-street parking policy and carsharing have emerged as credible alternatives for discouraging car ownership. This report explores an initiative that could connect these policy fields and build on their synergy: the provision of on-site carsharing service in residential developments. It evaluates the performance of on-site carsharing programs in the San Francisco Bay Area by interviewing developers, planners, and carsharing service providers. Interviews were conducted in four Bay Area cities that support the provision of carsharing as an alternative to the private automobile. Based on these interviews, this report identifies the principal factors contributing to the success or failure of on-site carsharing: the unbundling status of off-street parking in residential developments; ties to off-street parking standards; financial constraints; and the level of coordination among stakeholders. The interviews revealed that on-site carsharing has been accepted by developers, planners, and service providers, particularly in densely-populated, transit-rich communities. Nevertheless, there appears to be a gap between on-site carsharing programs and off-street parking standards, and between carsharing programs and carsharing business operations. The authors recommend that a few models for establishing carsharing policy be tested: a model designed to serve high-density cities with traditional carsharing; and another designed to serve moderately-dense communities, with new carsharing options (e.g., peer-to-peer). In the case of the latter, trip reduction can be achieved through the promotion of alternative modes along major corridors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».