Urban public transportation systems: understanding the impacts of service improvement strategies on service reliability and passenger's perception
Bibliographic record
Abstract
Les systèmes de transport public sont essentiels à la durabilité et la qualité de vie de toute ville. Mon travail de recherche de doctorat vise à développer différents moyens permettant de comprendre comment l’utilisation de stratégies d’amélioration de la qualité des services de transport en commun peut fournir un service plus fiable tout en ayant un effet positif sur la perception du public envers ce mode de transport. En lien, cette thèse vise à répondre à plusieurs questions de recherche:•Quels sont les chevauchements et déconnexions entre la perspective des sociétés de transports et celle des passagers en ce qui concerne l’impact des stratégies d’amélioration du service et la fiabilité du service?•Quels sont les avantages de mettre en oeuvre simultanément plus d’une stratégie pour les sociétés de transports ? Quelle sera la réponse immédiate des passagers?•Quels sont les impacts de la mise en oeuvre des différentes stratégies sur la variation du service d’autobus?•Comment les réactions des passagers évoluent-elles dans le temps en ce qui concerne leurs propres estimations du temps économisé?•Comment les réponses à ces questions peuvent-elles être utilisées pour améliorer la planification des transports en commun et la prise de décision à l’avenir?Ces questions sont abordées à travers quatre études d’approche méthodologies mixtes. Dans un premier temps, une revue de littérature intégrée traite simultanément la perspective des usagers et de celle des sociétés de transports quant à l’amélioration des services de transport en commun et sa fiabilité. La recension de ces deux enjeux conjointement contribue à la littérature scientifique puisqu’elle offre un point de vue pratique sur le sujet tout en identifiant les lacunes de la planification et de l’opération des services de transport en commun en matière de fiabilité du service offert et d’étude d’impacts concernant les stratégies d’amélioration du service. En réponse aux lacunes identifiées dans la littérature, j’ai réalisé plusieurs volet de la recherches en utilisant une étude de cas à Montréal,QC: le corridor d’autobus du boulevard Saint-Michel. Il s’agit d’un corridor très achalandé situé à l’est du centre-ville de Montréal. La Société de transport de Montréal a adopté une série de stratégies, sur une période de trois ans, dans le but d’améliorer le service de transport en commun sur l’île de Montréal. Parmi ces mesures, on compte l’usage de cartes à puces, l’introduction de lignes express, l’aménagement de voies réservées, l’usage d’autobus articulés, et l’installation des feux prioritaires pour bus. Cette thèse contribue à l’avancement de connaissance sur le sujet de quatre manières:•Elle identifie les écarts et les chevauchements entre le point de vue des sociétés de transports et celle des passagers concernant la fiabilité du service et l’impact des stratégies d’amélioration du service tout en identifiant un ensemble d’approches permettant de saisir la réaction des usagers envers les décisions d’amélioration du système de transport en commun•Elle développe des méthodologies pour approfondir la compréhension des impacts des stratégies d’amélioration et de leur interaction sur la performance du système de transport en commun•Elle développe également des méthodologies pour approfondir la compréhension des impacts des stratégies d’amélioration et de leur interaction sur la variabilité du système de transport en commun•Elle permet de mieux comprendre la réponse des usagers à la mise en oeuvre de ces stratégies, dans quelle mesure ils surestiment leurs économies de temps et comment la variation de leurs estimations dans le temps influence leur perception du service de transport en commun.En répondant à ces questions, ce travail explore une lacune importante dans la compréhension actuelle de la relation entre les perceptions des usagers d’une part et la perspective des sociétés de transport en commun et les stratégies d’amélioration qu’ils utilisent d’autre part.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".