Акылдуу Транспорт Системалары (Intelligent Transportation Systems, ITS), бул серепте коомдук жана бөлүшүлгөн шаардык транспортту пландаштырууну, иштетүүнү жана башкарууну колдоо үчүн аныктоо, байланыш, маалыматты иштетүү, аналитика жана чечимдерди колдоо технологияларын бириктирген маалыматка негизделген транспорттук чечимдер. Изилдөө 2014–2024 мезгилиндеги рецензияланган Scopus адабиятын PRISMA негизиндеги системалуу тандоо, PERT негизиндеги relevance scoring, VOSviewer 1.6.21 библиометрикалык талдоолору жана кол менен жүргүзүлгөн тематикалык мазмун талдоосу аркылуу карайт. Алгачкы 1049 жазуу ар кандай чыпкалардан өткөрүлүп; 300 жазуу формалдык критерийлерге жооп берген, 202 изилдөө ылайыктуулук этабына өткөн жана акыркы PERT тандоосунан кийин 186 изилдөө жыйынтык талдоо корпусун түзгөн.

Серептин негизги жыйынтыгы — ITS колдогон коомдук транспорт изилдөөлөрү негизинен технологияга багытталган түзүлүшкө ээ. 186 изилдөөнүн 180и (%96,77) Smart Infrastructure and Frameworks, 167си (%89,78) AI and Data-Driven Mobility Systems, 163ү (%87,63) Smart Public Transportation Systems, 139у (%74,73) Smart Traffic and Congestion Management, 133ү (%71,51) IoT and Connected Mobility жана 128и (%68,82) Sustainable and Green Mobility категорияларына киргизилген. Autonomous and Intelligent Vehicles категориясы 22 изилдөө (%11,83) менен эң аз өкүлчүлүк алган колдонуу багыты. Бир макала бир нече категорияга киргизилиши мүмкүн болгондуктан, бул пайыздардын суммасы %100 болушу шарт эмес.

Туруктуулук талдоосунда да ушундай технологиялык басым байкалат. Technology-Driven Sustainability 180 изилдөөдө (%96,77), Smart and Sustainable Urban Mobility 179 изилдөөдө (%96,24), Environmental Sustainability 174 изилдөөдө (%93,55), Economic Sustainability 171 изилдөөдө (%91,94) жана Public Transportation Sustainability 169 изилдөөдө (%90,86) кездешсе, Social Sustainability болгону 106 изилдөөдө (%56,99) көрүнөт. Булак өзгөчө жеткиликтүүлүк, теңдик, майыптыгы бар адамдардын муктаждыктары, жүргүнчүлөрдүн бакубаттуулугу, гендер жана коопсуздук, институционалдык потенциал жана жөнгө салуучу даярдык сыяктуу социалдык жана башкаруу өлчөмдөрү технология жана экология өлчөмдөрүнө салыштырмалуу азыраак системалуу каралганын баса белгилейт.

Бул жыйынтыктарды чечмелөөнүн маанилүү чеги бар. Изилдөө ар бир ITS колдонмосу орточо белгилүү бир пайыздык эмиссияны азайтуу, күтүү убактысын кыскартуу же чыгым үнөмдөө жаратат деп эсептеген мета-анализ эмес. Булакта берилген пайда багыттары каралган ар башка изилдөөлөр билдирген типтүү тенденциялардын тематикалык синтези. Мындан тышкары, маалымат базасы Scopus менен, тил англис тили менен жана мезгил 2014–2024 менен чектелген; адабият географиялык жактан Кытай, Индия жана айрым башка өлкөлөрдө топтолгон. Ошондуктан жыйынтыктар бардык шаарларга жана бардык ITS колдонмолоруна өзгөрбөс таасир өлчөмү катары жалпыланбашы керек.

Акылдуу Транспорт Системалары Бул Серепте Эмнени Билдирет?

Акылдуу Транспорт Системалары бул изилдөөдө GPS жана сенсорлордон чогултулган маалыматты байланыш тармактары, булут/edge инфраструктурасы, чоң маалымат аналитикасы жана жасалма интеллект сыяктуу куралдар менен иштетип, трафикти башкаруу, коомдук транспортту оптималдаштыруу жана жүргүнчүлөрдү маалымат менен камсыз кылуу сыяктуу колдонмолорду колдогон технологиялык транспорттук чечимдерди билдирет; серептин камтуусу өзгөчө автобус, BRT, метро, трамвай, талапка жооп берүүчү транспорт жана feeder кызматтары сыяктуу коомдук жана бөлүшүлгөн транспорт системаларына багытталган.

ITS өтө кең түшүнүк. Жеке транспорт каражаттарын башкаруу, жүк ташуу жана жалпы трафикти көзөмөлдөө да ITS тармагына кириши мүмкүн. Бирок бул сереп камтууну атайылап тарытып, технологиянын өзгөчө public and shared urban transport ичиндеги колдонулушуна көңүл бурат.

Булакта берилген мисалдарга GPS/AVL негизиндеги унаа көзөмөлү, IoT сенсорлору, акылдуу карта системалары, CCTV жана видео аналитикасы, мобилдик жүргүнчү маалыматы, болжолдуу келүү убактысынын моделдери, жүргүнчү жыштыгын божомолдоо, динамикалык график түзүү, адаптивдүү сигнал артыкчылыгы, унаа–инфраструктура байланышы, edge/fog computing, булут платформалары, электр автобустарын кубаттоону оптималдаштыруу, санариптик эгиздер жана жасалма интеллект колдогон чечим системалары кирет.

ITS эмне үчүн туруктуу шаардык мобилдүүлүк менен бирге изилденет?

Туруктуу мобилдүүлүк унаалардын жөн гана тезирээк жүрүшү эмес. Булак экологиялык, экономикалык, социалдык жана башкаруу өлчөмдөрүн бирге карайт. Коомдук транспорт системасы тыгындарды азайтышы мүмкүн, бирок аз кирешелүү же майыптыгы бар колдонуучулар үчүн жеткиликтүү болбосо, туруктуулук баалоосунун социалдык өлчөмү толук болбой калышы мүмкүн. Ошол сыяктуу электр автобустарын колдонуу чыгынды эмиссияларын азайтышы мүмкүн; бирок жогорку чыгым, жетишсиз кубаттоо инфраструктурасы же алсыз институционалдык потенциал колдонмонун узак мөөнөттүү ийгилигин чектеши мүмкүн.

Ошондуктан серептин негизги маселеси “кайсы технология эң акылдуу?” деген суроо эмес. Изилдөөчүлөр ITS технологияларынын коомдук транспорттогу реалдуу колдонуу багыттарын жана бул колдонмолор көп өлчөмдүү туруктуу мобилдүүлүк максаттары менен канчалык байланышканын изилдешет.

Эки негизги изилдөө суроосу

ITSтин катмарлуу технологиялык түзүлүшү

Булактагы 1-сүрөт ITSти бир эле программа же түзмөк эмес, өз ара байланышкан технологиялык катмарлар катары көрсөтөт. Төмөнкү катмарларда маалымат чогултуу бар; анын үстүндө байланыш, маалымат иштетүү жана аналитика; андан кийин колдонмо катмары түзүлүп, эң жогорку деңгээлде туруктуулук жыйынтыктары жайгашат.

Адабият кантип изделген?

Scopusта колдонулган негизги суроо төмөнкүдөй:

TITLE-ABS-KEY ("Intelligent Public Transport*") OR TITLE-ABS-KEY ("Smart Public Transport*") OR TITLE-ABS-KEY ("Sustainable Public Transport*") OR TITLE-ABS-KEY ("Advanced Public Transport*")

Бул жердеги жылдызча белгиси wildcard/truncation белгиси болуп, Scopusка тиешелүү сөздүн тамырынын ар кандай уланды формаларын да издөөнү билдирет.

Алгачкы издөө 1049 жазуу берген. Андан кийин жарыялоо мезгили 2014–2024 менен чектелип, journal article түрү, peer-reviewed journal source жана англис тилиндеги жарыялар гана калтырылган. Бул чыпкалардан кийин 300 изилдөө калган.

Title/abstract eligibility этабында ITS колдогон коомдук транспорт камтуусуна кирбеген, жетиштүү метод түшүндүрмөсү жок же gray literature мүнөзүндөгү изилдөөлөр чыгарылган. Бул этапта 98 изилдөө чыгарылып, саны 202ге чейин азайган.

Акыркы этапта изилдөөлөр C1–C4 relevance критерийлери жана PERT упайы менен бааланган; дагы 16 төмөн relevance изилдөө чыгарылып, жыйынтык 186 изилдөө алынган. Appendix Aда алардын 128и High, 58и Medium relevance катары классификацияланган.

Төрт relevance критерийи эмнени өлчөйт?

PERT Упайы Эмнени Өлчөйт жана Кантип Эсептелет?

PERT упайы изилдөөнүн C1–C4 тематикалык relevance баалоолорун бирдиктүү салмакталган relevance маанисине бириктирүү үчүн колдонулган өлчөмсүз упай; булак орто/борбордук мааниге төрт эсе салмак берген \((O+4M+P)/6\) формуласын колдонот жана 5,99дан төмөн изилдөөлөрдү акыркы корпусунан чыгарат, бирок колдонулган упай шкаласы менен M өзгөрмөсүнүн аныктамасы булак текстинде толук шайкеш эмес.

Булакта берилген Теңдеме (1):

\[ \text{PERT Score}=\frac{O+4M+P}{6} \]

Формула эмнени эсептейт? Макаланын жалпы relevance деңгээлин жогорку, борбордук жана төмөн баалоо маанилерин салмактап бириктирүү аркылуу эсептейт.

O: Булакта consolidated reviewer scores ичиндеги максималдуу маани катары аныкталып, “optimistic” баалоо менен байланышат.

M: Формуланын эң чоң салмактагы компоненти; коэффициенти 4. Булак M белгисин алгач “most likely”, кийинки түшүндүрмөдө болсо “median” деп аныктайт. Verianla бул эки түшүндүрмөнүн бирин унчукпай тандаган эмес.

P: Минималдуу маани жана “pessimistic” баалоо.

6: Салмактардын суммасы: 1 + 4 + 1 = 6. Ошентип жыйынтык кайра упай шкаласынын ичинде калат.

Бирдик: Физикалык бирдиги жок; relevance score.

Математикалык мааниси: Борбордук баалоо четки маанилерден төрт эсе көбүрөөк салмакка ээ. Ошентип бир гана өтө жогорку же төмөн упайдын акыркы жыйынтыкты жалгыз аныктоо таасирин азайтууга аракет кылынат.

Тандоодон чыгаруу: PERT Score < 5,99 болгон изилдөөлөр чыгарылган. Булак ±0,5 чек өзгөрүүлөрү менен жасалган sensitivity check негизги тематикалык үлгүлөрдү же жыйынтыктарды олуттуу өзгөртпөгөнүн билдирет.

Булак ичиндеги шайкешсиздик: Ошол эле бөлүмдө адегенде ар бир критерий үчүн 1 = low, 2 = moderate, 3 = high түрүндөгү үч упайлык система түшүндүрүлсө, бир нече сүйлөмдөн кийин үч баалоочу 1–9 шкаласын колдонгону айтылат. Appendix Aдагы C1–C4 упайларында да 9, 8, 7, 6 сыяктуу маанилер болгондуктан, жарыяланган акыркы таблица үч упайлык система менен шайкеш эмес.

Мындан тышкары булак “High = 7 жана андан жогору, Medium = 4–6, Low = 3 жана андан төмөн” классификациясын берет, ал эми чыгаруу чеги 5,99. Ошондуктан бул категориялык түшүндүрмө менен чыныгы чыгаруу эрежеси бирдей чектерди колдонбойт. Бул абал акыркы 186 изилдөөнүн санын өзгөртүү үчүн Verianla тарабынан кайра чечмеленген эмес.

Баалоочулар аралык ишенимдүүлүк кантип каралган?

Үч көз карандысыз баалоочу C1–C4 алкагында макалаларды баалап, чоң айырмачылыктар calibration meeting учурунда талкууланган. Булак өзүнчө Cohen's κ inter-rater reliability коэффициентин эсептеген эмес. Авторлор мунун ордуна көз карандысыз scoring, disagreement учурунда consensus discussion жана PERT aggregation айкалышы reliability колдоосун берет деп билдиришет.

Бул билдирүү булактын метод тандоосу. Изилдөө Cohen's κ же башка inter-rater coefficient билдирбегендиктен, Verianla мындай маанини жаратпайт.

Библиометрикалык талдоо кантип жүргүзүлгөн?

Чектер туш келди тандалган эмес. Булак төмөнүрөөк keyword threshold өтө жыш жана начар байланышкан тармактарды түзгөнүн, жогорураак чектер болсо маанилүү темаларды жоготконун билдирет. Bibliographic coupling жана citation threshold да тармак окула турган жана байланышкан бойдон кала тургандай тандалган.

Keyword co-occurrence эмнени көрсөттү?

Бардык ачкыч сөздөрдө жалпы 1863 keyword табылып; minimum төрт occurrence чегинен өткөн 118 keyword талдоого киргизилген, алар беш кластерге бөлүнүп, тармакта жалпы 2369 байланыш болгон.

Өзгөчө белгиленген түшүнүктөр арасында:

• advanced public transportation — 68 occurrence,
• public transport — 51 occurrence,
• intelligent systems — 46 occurrence

бар.

Overlay visualization мурдагы мезгилде traffic control, intelligent systems жана transport optimization сыяктуу темалар алдыга чыкканын; кийинки мезгилде болсо electric buses, energy efficiency жана sustainable public transport сыяктуу туруктуулукка багытталган терминдер көбүрөөк көрүнгөнүн көрсөтөт.

Author keyword тармагы эмне үчүн кичине?

Author keyword талдоосу минимум беш occurrence чеги менен жүргүзүлгөн. Жалпы 693 author keyword ичинен болгону 9 сөз бул чектен өткөн. “Public transport” 26 occurrence жана total link strength 11 менен тармактын борборунда. Sustainability, intelligent transportation system жана public transportation менен күчтүү байланыштар болсо, electric buses, sustainable transportation, big data жана deep learning жаңы колдоочу темалар катары көрүнөт.

Bibliographic coupling эмнени өлчөйт?

Bibliographic coupling эки макаланын бир эле булактарды канчалык деңгээлде колдонгонун карайт. Эки изилдөө бири-бирине түз шилтеме бербесе да, көп жалпы булакка таянса окшош intellectual foundationга ээ болушу мүмкүн.

186 изилдөөнүн 61и minimum 20 citation чегинен өткөн, бирок болгону 39у бири-бирине байланышкан bibliographic coupling тармагын түзгөн. Бул 39 изилдөө тогуз кластерге бөлүнгөн.

Кластерлер sustainable public transportation, real-time traffic management and intelligent path planning, public transport travel-time prediction, spatio-temporal analytics, low-carbon transport, smart and sustainable public transport, deep-learning-based waiting-time estimation, electric PUV transition жана IoT-connected mobility сыяктуу темаларды камтыйт.

Citation тармагы эмне үчүн тармактын бөлүнгөнүн көрсөтөт?

Минимум беш citation чегинде 186 макаланын 125и талдоого кирген; бирок алардын болгону алтоо түз байланышкан citation network түзүп, бул кичине тармак эки кластерге бөлүнгөн.

Булак муну тармак көп изилдөө чыгарганына карабастан түз intellectual citation байланыштар аз сандагы борбордук изилдөөлөрдө топтолгону; башкача айтканда ITS колдогон коомдук транспорт изилдөөсү дисциплиналар аралык, бирок тематикалык жактан бөлүнгөн деп чечмелейт.

Өлкөлөр аралык биргелешкен автордук тармак

Жалпы 55 өлкөнүн ичинен minimum 5 document жана minimum 2 citation критерийине 13 өлкө жооп берген; алардын 12си байланышкан тармак түзгөн. Кытай эң борбордук жана эң көп байланышкан өлкө катары көрүнөт. Булак Кытайдын АКШ жана Канада менен күчтүү кызматташтык байланыштарын, ошондой эле Германия–Испания–Австралия жана Индия–Улуу Британия сыяктуу аймактык кластерлерди билдирет. Түштүк Корея бир нече аймакты бириктирген bridging node катары чечмеленет.

Кол менен тематикалык мазмун талдоосу кантип жүргүзүлгөн?

Библиометрикалык талдоодон кийин 186 макаланын full-text мазмуну кол менен коддолгон. Коддоо экөөнү тең — deductive hem inductive ыкмасын колдонот.

Deductive coding изилдөө суроолору, ITS саясат өлчөмдөрү жана туруктуу мобилдүүлүк түшүнүктөрүнөн алдын ала белгиленген категорияларга таянат. Inductive coding болсо каралган изилдөөлөрдөн кайра-кайра чыккан жаңы темаларды коддоо түзүмүнө кошууга таянат.

Ар бир изилдөө бир нече методго, колдонуу тармагына же туруктуулук өлчөмүнө ээ болушу мүмкүн болгондуктан multi-label coding колдонулган. Ошондуктан кийинки пайыздар кошулуп %100 болушу үчүн түзүлгөн эмес.

Каралган изилдөөлөр кайсы методдорду колдонушат?

Бир изилдөө бир нече methodology категориясына кире алгандыктан, бул үлүштөрдүн суммасы %100дөн ашат.

Географиялык бөлүштүрүү кандай?

186 изилдөөнүн 94ү (%50,54) белгилүү бир өлкөнү же өлкөлөрдү primary study setting катары ачык көрсөткөн. 76 изилдөө (%40,86) так географиялык камтууну билдирген эмес, 14 изилдөө (%7,53) regional context жана болгону эки изилдөө (%1,08) global же multi-country perspective колдонгон.

Булак айрыкча Африканын көп өлкөлөрү, Латын Америкасынын чоң бөлүгү жана Түштүк-Чыгыш Азиянын маанилүү бөлүгү адабиятта аз көрсөтүлгөнүн белгилейт. Бул метод же технология ал аймактарда иштебейт дегенди билдирбейт; тиешелүү колдонмолор азыраак ишке ашырылган, азыраак системалуу бааланган же Scopusтагы англис тилдүү рецензияланган адабиятта азыраак баяндалган болушу мүмкүн.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Коомдук транспорттогу эң кеңири ITS колдонуу багыттары

Smart Infrastructure and Frameworks категориясынын %96,77 сыяктуу өтө жогорку үлүшкө ээ болушу дээрлик ар бир макала жаңы физикалык инфраструктура курганын билдирбейт. Категория integrated mobility platforms, digital infrastructures, intelligent transport architectures жана framework-based systems сыяктуу кеңири технологиялык түзүмдөрдү да камтыйт.

AI and Data-Driven Mobility Systems категориясында трафикти божомолдоо, route optimization, predictive analytics жана data-driven decision making сыяктуу колдонмолор бар.

Smart Public Transportation Systems категориясы smart ticketing, passenger information, transit operation optimization жана ушул сыяктуу түздөн-түз коомдук транспорт колдонмолорун камтыйт.

Булак бул жерде дагы бир маанилүү боштукка көңүл бурат: жүргүнчүлөрдү маалымат менен камсыз кылуу жана кызмат сапаты көп изилденгени менен universal design жана майыптыкка мүнөздүү жеткиликтүүлүк элементтери негизги колдонуу артыкчылыгы эмес.

Туруктуулук өлчөмдөрүнүн бөлүштүрүлүшү

Эмне Үчүн Социалдык Туруктуулук Технология жана Экология Өлчөмдөрүнөн Азыраак Өкүлчүлүк Алган?

Серепте социалдык туруктуулук 106/186 изилдөө менен %56,99 үлүшүндө көрсөтүлсө, технология, акылдуу мобилдүүлүк, экология жана экономика өлчөмдөрү %90дан жогору; авторлор көп изилдөө жеткиликтүүлүк же “vulnerable groups” түшүнүктөрүн жалпы деңгээлде колдонорун, бирок майыптыгы бар адамдар менен биргелешкен дизайнды, физикалык-sensory-cognitive жеткиликтүүлүктү, жардамчы технологияларды жана universal design талаптарын системалуу баалаган изилдөөлөр чектелүү экенин белгилешет.

Social Sustainability категориясында accessibility, commuter safety, inclusiveness, passenger satisfaction жана quality of life сыяктуу темалар бар. Бирок булак майыптыгы бар жүргүнчүлөр үчүн жеткиликтүү human–machine interfaces, көрүү же угуу мүмкүнчүлүгү чектелгендерге арналган wayfinding жана information systems, ошондой эле милдеттүү inclusive policy framework аз изилденгенин баса белгилейт.

Ошондуктан серептин билдирүүсү “ITS социалдык туруктуулукка салым кошпойт” деген эмес. Билдирүү — техникалык жана экологиялык көрсөткүчтөр адабиятта кыйла системалуу өлчөнөт, ал эми социалдык жана башкаруу жыйынтыктары бирдей эмес жана көп учурда кыйыр каралат.

ITSтин билдирилген типтүү пайдалары кандай окулушу керек?

Өтө маанилүү чечмелөө чеги: Бул таблица 186 изилдөөдөн эсептелген жалпы effect size таблицасы эмес. “Азайуу”, “өсүү” же “double-digit savings” сыяктуу сөздөр булак серептеги ар башка изилдөөлөр билдирген типтүү багыттарды жалпылайт. Изилдөөлөрдүн маалымат топтомдору, шаарлары, методдору жана baseline шарттары ар башка.

RQ1дин жообу: ITSте артыкчылыктуу колдонуу багыттары кайсылар?

Библиометрикалык жана кол менен жүргүзүлгөн тематикалык жыйынтыктар бирге бааланганда изилдөө тармагынын борбору төрт багыттын айланасында топтолгону көрүнөт:

1. intelligent and connected infrastructure,
2. AI жана data-driven mobility,
3. smart public transportation operations,
4. IoT-enabled connected mobility.

Буларга congestion management, green mobility жана чектелүү деңгээлде autonomous/intelligent vehicles кошулат.

Булактын чечмелөөсү боюнча тармак бири-биринен обочо пилоттордон көбүрөөк байланышкан, data-centric жана adaptive transport ecosystem ыкмаларына карай өнүгүп жатат.

RQ2нин жообу: ITS туруктуу мобилдүүлүккө кантип салым кошот?

Булак төрт негизги салым багытын аныктайт.

Операциялык: Arrival prediction, scheduling, route optimization жана traffic management аркылуу waiting time, reliability жана fleet utilization көрсөткүчтөрүн жакшыртуу көздөлөт.

Экологиялык: Натыйжалуураак иштетүү, eco-driving, электр/суутек автобус системалары жана energy-management чечимдери күйүүчү май, энергия жана эмиссия көрсөткүчтөрү менен байланышат.

Экономикалык: Fleet sizing, scheduling, infrastructure planning жана resource allocation чыгым натыйжалуулугун колдой алат.

Социалдык/башкаруу: Passenger information, accessibility жана safety маанилүү салым багыттары; бирок equity, disability inclusion, institutional capacity жана regulatory readiness жаатындагы далилдер бир калыпта эмес.

Эмне үчүн жогорку технология өзүнчө эле туруктуулукту билдирбейт?

Серептин маанилүү билдирүүлөрүнүн бири ушул. Шаар өнүккөн GPS, IoT, AI же electric bus технологиясына ээ болушу мүмкүн; ошого карабастан жер пайдалануу, транспорт баалары, жеке унаага көз карандылык, институционалдык координация, каржылоо, жөнгө салуу же коомдук кабыл алуу көйгөйлөрү туруктуу мобилдүүлүк өзгөрүүсүн чектеши мүмкүн.

Булак айрыкча тез өсүп жаткан жана унаага көз карандылыгы жогору шаарларда ITS менен таза автобус технологиялары зарыл, бирок өзүнчө жетишсиз болушу мүмкүн экенин белгилейт.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• ITS колдогон коомдук транспорт адабияты негизинен технология жана маалыматка багытталган.
• Smart Infrastructure and Frameworks, AI/Data-Driven Mobility жана Smart Public Transportation эң кеңири колдонуу багыттарынын арасында.
• Экологиялык жана экономикалык туруктуулук социалдык туруктуулукка караганда системалуураак көрсөтүлөт.
• Адабият real-time monitoring, predictive analytics жана adaptive operation колдонмолоруна күчтүү кызыгууну көрсөтөт.
• Электр коомдук транспорту, энергия натыйжалуулугу жана sustainable public transport темалары жаңы адабиятта көбүрөөк көрүнүүдө.
• Изилдөө тармагы инженерия, computer science, data analytics, urban planning, sustainability science жана public policy ортосунда дисциплиналар аралык.
• Адабият тематикалык жана citation байланыштары боюнча да бөлүнгөн.
• Майыптыгы бар адамдарга багытталган inclusive ITS дизайны учурдагы адабиятта чектелүү көрсөтүлгөн.
• Далилдер географиялык жактан тең салмактуу эмес.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

• Ар бир ITS колдонмосу автоматтык түрдө туруктуу экени көрсөтүлгөн эмес.
• 186 изилдөө үчүн жалпы эмиссияны азайтуу пайызы эсептелген эмес.
• Ар бир шаарда бирдей транспорт, чыгым же экологиялык таасир пайда болору көрсөтүлгөн эмес.
• Keyword co-occurrence эки тема ортосунда себептүүлүктү көрсөтпөйт.
• Bibliographic coupling эки изилдөөнүн жыйынтыктары бирдей экенин көрсөтпөйт; жалпы шилтеме түзүмүн көрсөтөт.
• Citation саны өзүнчө методологиялык сапат же реалдуу дүйнөдөгү таасир эмес.
• China же India көбүрөөк изилдөө чыгарганы бул өлкөлөрдөгү бардык ITS системалары башка өлкөлөрдөгүлөрдөн ийгиликтүү экенин көрсөтпөйт.
• Technology-Driven Sustainability үлүшү %96,77 болушу 180 изилдөөнүн ар бири өлчөнгөн узак мөөнөттүү туруктуулук пайдасын далилдеди дегенди билдирбейт.
• Бул сереп longitudinal real-world impact үчүн бириктирилген себептик далил бербейт.

Изилдөөнүн чектөөлөрү

Бир маалымат базасы: Scopus гана колдонулган. Башка библиографиялык маалымат базаларындагы изилдөөлөр сыртта калышы мүмкүн.

Тил чеги: Англис тилиндеги жарыялар гана тандалган. Жергиликтүү тилдерде жарыяланган ITS колдонмолору көрүнбөй калышы мүмкүн.

Убакыт чеги: Сереп 2014–2024 мезгилин камтыйт.

Кол менен коддоо: Тематикалык синтез кол менен жасалгандыктан түзүмдүү scoring жана validation колдонулган болсо да subjective interpretation толук жоголбойт.

Библиометрикалык чектөө: Citation жана keyword негизиндеги тармактар изилдөөнүн концептуалдык тереңдигин же реалдуу дүйнөдөгү практикалык таасирин толук өлчөбөшү мүмкүн. Жаңы, бирок азырынча аз цитаталанган изилдөөлөр төмөн көрүнүү алышы мүмкүн.

Көп категория: Изилдөөлөр бир нече темага киргизилиши мүмкүн болгондуктан, топтолгон пайыздар %100дөн ашат.

Географиялык теңсиздик: Далилдер айрым өлкөлөрдө топтолгон; Африка, Латын Америкасы жана Түштүк-Чыгыш Азиянын көп контексттери аз көрсөтүлгөн.

Реалдуу дүйнөнү баалоо: Адабиятта simulations, prototypes жана short-term pilots көп; узак мөөнөттүү реалдуу талаа таасирин баалоо азыраак.

PERT/relevance методунун баяны: 1–3 жана 1–9 шкала түшүндүрмөлөрү, M өзгөрмөсүнүн “most likely/median” аныктамалары жана 5,99 cutoff менен 4–6 medium категориясынын чек байланышы булак текстинде толук шайкеш эмес.

Келечектеги изилдөөлөр үчүн сунушталган багыттар

Узак мөөнөттүү талаа текшерүүсү: Simulation жана short-term pilot изилдөөлөрдөн ары өтүп deployment effectiveness, тейлөө, туруктуулук, ridership, modal shift жана user satisfaction убакыт ичинде көзөмөлдөнүшү керек.

Көп өлчөмдүү баалоо: ITS technical efficiency менен гана эмес, environmental, economic, social жана governance критерийлери бирге камтылган framework аркылуу бааланууга тийиш.

Майыптык жана universal design: Келечектеги изилдөөлөр майыптыгы бар колдонуучулар менен co-design, physical/sensory/cognitive accessibility жана universal design принциптерин системалуураак баалоого тийиш.

Дисциплиналар аралык иш: Transportation engineering, urban planning, sustainability science, governance жана public policy күчтүүрөөк байланыштырылышы керек.

Аз көрсөтүлгөн географиялар: Informal transport, infrastructure limitations жана data scarcity болгон аймактарда жергиликтүү контекстке ылайык моделдер иштелип чыгышы керек.

Жаңы технологиялар: Autonomous mobility, digital twins, edge computing, connected vehicles жана AI-enhanced transport managementтин учурдагы системалар менен interoperability, cybersecurity, ethics, governance жана equity байланыштары изилдениши керек.

Акыркы илимий билдирүү

Бул системалуу сереп ITS туруктуу коомдук транспортко маанилүү техникалык куралдарды бере аларын көрсөтөт; бирок “акылдуу” жана “туруктуу” түшүнүктөр автоматтык түрдө бир эле нерсе эмес экенин да ачып көрсөтөт.

Система реалдуу убакыт маалыматтарын иштетип, жасалма интеллект колдонуп жана унааларды оптималдаштыра алат; бирок жеткиликтүүлүк, теңдик, институционалдык потенциал, колдонуучунун коопсуздугу, чыгым жана узак мөөнөттүү экологиялык жыйынтыктар жетиштүү бааланбаса, туруктуулуктун сүрөтү толук болбой калат.

Ошондуктан булак авторлорунун негизги багыты көбүрөөк технологиядан көрө технологияны environmental, economic, social жана governance максаттары менен бир evaluation framework ичинде бириктирген, адамга көбүрөөк багытталган, контекстке сезимтал жана узак мөөнөттүү текшерилген ITS ыкмаларына муктаждык бар экендиги.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түпнуска аталышы: Intelligent Transportation Systems for Sustainable Urban Mobility: A Systematic Literature Review of Research and Applications in Public Transport

Авторлор: Arvin Fernando; Kate Francisco; Marielet Guillermo.

Авторлордун тартиби: Булактагы тартип сакталган.

Corresponding author: Marielet Guillermo.

Тең салым / тең биринчи авторлук: Булакта тең салым тууралуу билдирүү жок.

Мекеме 1: College of Engineering, De La Salle University, Manila 1004, Philippines.

Мекеме 2: Department of Science and Technology, National Research Council of the Philippines, Taguig City 1631, Philippines.

Мекеме 3: College of Engineering, National University, Manila 1008, Philippines.

Журнал: Urban Science.

Басмачы: MDPI, Basel, Switzerland.

Том / сан / макала: 10(7), 380.

DOI: 10.3390/urbansci10070380.

Расмий шилтеме: https://doi.org/10.3390/urbansci10070380

Жөнөтүлгөн: 29 Апрель 2026.

Ревизия: 20 Июнь 2026.

Кабыл алынган: 24 Июнь 2026.

Жарыяланган: 2 Июль 2026.

Булак түрү: Systematic Review.

Рецензиялоо статусу: Рецензияланган Urban Science журналында жарыяланган Version of Record.

Preprint: Булак PDF жана текшерилген расмий жарыя жазуусу өзүнчө preprint версиясын көрсөтпөйт.

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Адабият мезгили: 2014–2024.

Маалымат базасы: Scopus.

Алгачкы жазуулардын саны: 1049.

Формалдык чыпкалоодон кийин: 300.

Eligibility этабы: 202.

Акыркы изилдөөлөрдүн саны: 186.

Акыркы relevance бөлүштүрүлүшү: 128 High + 58 Medium.

Системалуу review алкагы: PRISMA; булак Supplementary Materials ичинде PRISMA 2020 abstract checklist жана PRISMA 2020 checklist берет.

Protocol registration: Булак review protocol PROSPERO же OSF сыяктуу маалымат базаларында формалдуу катталбаганын билдирет.

Библиометрикалык программа: VOSviewer version 1.6.21.

Библиометрикалык талдоолор: Keyword co-occurrence, citation analysis, bibliographic coupling жана country-level co-authorship.

Мазмун талдоосу: 186 изилдөөдө manual thematic coding; deductive + inductive ыкма.

Мета-анализ статусу: Булак бириктирилген effect-size meta-analysis билдирбейт. Негизги сандык синтез frequency/percentage distributions жана bibliometric network өлчөмдөрү.

PERT теңдемеси: \(\text{PERT Score}=(O+4M+P)/6\).

PERT cutoff: 5,99.

PERT sensitivity check: Булак ±0,5 чек өзгөрүүлөрү негизги тематикалык үлгүлөрдү же жыйынтыктарды олуттуу өзгөртпөгөнүн билдирет.

Inter-rater reliability: Өзүнчө Cohen's κ мааниси билдирилген эмес; булак көз карандысыз reviewer scoring, consensus calibration жана PERT aggregation колдонгонун белгилейт.

Булак ичиндеги scoring шайкешсиздиги: Текст бир жерде 1–3 relevance scale, андан кийин дароо 1–9 reviewer scale деп билдирет; Appendix A упайлары 1–9 түзүлүшүнө шайкеш.

Булак ичиндеги PERT терминологиялык шайкешсиздиги: M белгиси бир жерде “most likely”, андан кийин “median” деп аныкталат.

Булак ичиндеги cutoff/категория эскертүүсү: 5,99 чыгаруу чеги менен “High ≥7, Medium 4–6, Low ≤3” түшүндүрмөсү бир эле чек системасын колдонбойт.

Авторлордун салымы: Conceptualization — K.F., M.G.; methodology, software, visualization жана writing—original draft preparation — K.F., A.F., M.G.; resources жана supervision — A.F., M.G.; writing—review and editing, formal analysis жана funding acquisition — A.F., M.G. Бардык авторлор жарыяланган версияны окуп, бекиткени билдирилет.

Каржылоо: Article Processing Charge, Department of Science and Technology Philippine Council for Industry, Energy and Emerging Technology Research and Development (DOST-PCIEERD) Human Resources Development Program алкагында “Publication of Scientific/Research Papers in S&T Journals: 1215306—Research Dissemination” колдоосу менен каржыланган.

Institutional Review Board:Колдонулбайт.

Informed Consent:Колдонулбайт.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Булак маалыматтарды зарыл болсо corresponding authorдон суроого болорун билдирет.

Ыраазычылык: De La Salle University College of Engineering, National University College of Engineering жана Department of Science and Technology–National Research Council of the Philippines тарабынан берилген административдик жана ресурстук колдоо таанылат.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор кызыкчылыктардын кагылышы жок экенин билдиришет. Каржылоочулардын study design, data collection, analysis/interpretation, manuscript writing же publication decision боюнча ролу болбогону айтылат.

Негизги илимий чектөө: Жыйынтыктар Scopusтагы 2014–2024 англис тилдүү рецензияланган адабияттын системалуу синтези; дүйнөдөгү бардык ITS колдонмолорунун жалпы себептик таасир өлчөмү же реалдуу талаа көрсөткүчүнүн кепилдиги эмес.