A Robust Approach for the Infrastructural Classification of Railway Stations in Tripura, India

• Stabak Roy ^[1] ; Tomaz Dentinho ^[2] ; Samrat Hore ^[1] ; Saptarshi Mitra ^[1]
  1. [1] Tripura University

     Tripura University

     India

     
  2. [2] Universidade dos Açores

     Universidade dos Açores

     Portugal

     
• Localización: Revista portuguesa de estudos regionais, ISSN-e 1645-586X, Nº. 63, 2023, págs. 27-43
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Uma Análise Robusta Das Infraestruturas Das Estações Ferroviárias Oferecidas Aos Passageiros Em Tripura, Índia
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• Resumen
  • português

    Uma classificação de uma infraestrutura é uma Unidade de Tomada de Decisão (DMU) para os provedores de serviços fornecerem uma melhor infraestrutura. Este estudo pretende classificar as infraestruturas das estações ferroviárias oferecidas aos passageiros em Tripura, Índia, através de um indicador sintético alternativo. O estudo é baseado em dados primários e secundários. O indicador sintético existente também é aplicado e a generalização do indicador denominado indicador sintético generalizado é enquadrada de acordo com a natureza do conjunto de dados observados. Um indica-dor sintético robusto, de natureza linear do indicador sintético alternativo existente e proposto, foi desenvolvido para classificar as estações ferroviárias de Tripura com base nas infraestruturas exis-tentes. O estudo revela que as estações são classificadas em quatro categorias de infraestrutura (muito bom, bom, mau e muito mau) devido à mobilidade facultada aos passageiros, à proximidade aos centros urbanos, à localização das unidades industriais, ao uso do solo do interior e à topografia

  • English

    An infrastructural classification is a Decision-Making Unit (DMU) for the service providers to deliver better infrastructure. This paper intends to classify the infrastructural facilities of the railway stations offered to the passengers in Tripura throughan alternative synthetic indicator. The study is based on both primary and secondary data. The existing synthetic indicator is also applied to it and generalisation of the indicator called generalised synthetic indicator is framed according to the na-ture of the observed data sets. A robust synthetic indicator, linear order of existing and proposed alternative synthetic indicator, has been developed to classify the railway stations of Tripura based on existing infrastructural facilities. The study reveals that stations are categorised into four different (very good, good, poor and very poor) infrastructural classifications due to the frequency of passen-ger mobility, the proximity of urban centres, location of industrial units, land use of hinterland and undulating topography of the site. The causal interference has been represented through the geo-spatial technique. A policy recommendation has been proposed to provide better railway infrastruc-ture for the passengers.