An Evaluation of the Impacts of Introducing a New Transit System on Commuting Mode Choice and Transit Ridership: A Case Study of the VIVA BRT-Lite System in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
The Regional Municipality of York, north of the City of Toronto, implemented a new bus service known as VIVA in 2005. This distinctly branded system operates primarily in two highly-traveled corridors and features high operating speeds, offline fare payment, advanced traveler information systems, and other intelligent transportation system (ITS) technologies. Although this new service has been deemed a success by many, it remains to be seen to what degree transit use was affected by its introduction. To evaluate this, home-based work and post-secondary school generalized extreme value (GEV)-class discrete models are estimated. In the work trip model, two mode choice nests were identified: Auto (comprising auto driver and auto passenger) and Root (comprising all other modes). It was found that auto trips were more easily predictable than transit trips and that there is an appreciable difference in the heteroskedasticity of choice between occupation groups. No nesting structure for post-secondary trips was statistically identifiable. Improvements in transit service were found to have a greater impact on transit mode share than increases in congestion for both work and post-secondary school trips. It is also concluded that transit improvements played a relatively small role in the considerable shift to transit amongst post-secondary students. It is posited that VIVA attributes such as improved branding, advertising, and communications may have caused this change in preferences.
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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 | 0,021 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».