Also known as rental cycle, bikeshare system, bikeshare service, bicycle-sharing systems, rental cycles, bikeshare systems, bikeshare services, bicycle sharing program
система проката, позволяющая арендовать велосипед, совершить поездку и вернуть велосипед в любой пункт проката внутри того же населённого пункта
via Wikidata · CC0
Система совместного использования велосипедов (велопрокат, байкшеринг) — система проката, обычно созданная на некоммерческой основе, позволяющая арендовать велосипед на одной из автоматизированных станций, совершить поездку и вернуть велосипед в любой пункт проката, установленный в этом же городе. Подобные программы успешно существуют во многих городах мира. Цель программы — предоставить жителям и туристам бесплатный или очень дешёвый доступ к велосипеду для кратковременных (не более 3 часов) поездок по городу вместо использования моторного общественного транспорта и автомобиля, что позволяет улучшить транспортную и экологическую обстановку. Сторонники этой концепции утверждают, что система совместного использования велосипедов избавляет её участников от рисков вандализма и кражи, и необходимости решения проблем парковки и ремонта, тем самым делая этот вид транспорта привлекательнее. Совместное использование велосипедов появилось как негосударственное начинание, созданное несколькими независимыми организациями, как попытка пересадить автомобилистов на велосипеды, снизить загрязнение окружающей среды и оздоровить население. С 1974 года, многие городские администрации и общественные организации озаботились созданием систем совместного использования велосипедов и стали рассматривать его как часть системы общественного транспорта. По оценкам экспертов, в 2016 году в мире существует более 1000 подобных программ. К примеру, одна из крупнейших сетей — парижская Vélib', в распоряжении которой 1202 станций и 20 тыс. велосипедов, обслуживает до 110 тыс. ежедневных поездок и является частью системы общественного транспорта города. Пункты аренды Velib' установлены не далее 300 метров друг от друга (по состоянию на 2013 год).
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).