当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 业界新闻 > 美团公布骑手“防疲劳”试点城市数据,日跑单大于 12 小时强制下线

美团公布骑手“防疲劳”试点城市数据,日跑单大于 12 小时强制下线

来源:IT之家 2024-12-22 20:42:49 0浏览 收藏

大家好,我们又见面了啊~本文《美团公布骑手“防疲劳”试点城市数据,日跑单大于 12 小时强制下线》的内容中将会涉及到等等。如果你正在学习科技周边相关知识,欢迎关注我,以后会给大家带来更多科技周边相关文章,希望我们能一起进步!下面就开始本文的正式内容~

本站 12 月 21 日消息,“美团 Meituan”公众号昨晚公布了骑手“防疲劳试点”数据及调研结果,在四川、广西、浙江等区域的防疲劳试点基础上,今年 11 月开始,美团在华东区域开启了新一轮试点。

美团公布骑手“防疲劳”试点城市数据,日跑单大于 12 小时强制下线

与此前相比,本次试点新增了“跑单超过 8 小时会收到提醒、跑单 12 小时将强制下线”的新策略。本轮试点于 11 月 12 日在浙江湖州、丽水开始,于 12 月 10 日覆盖浙江,于 12 月 17 日进一步覆盖华东四省市(江浙沪闽)。本站汇总主要数据如下:

试点期间,四省市正常跑单骑手的日均跑单时长为 5-6 小时。连续跑单触发休息条款的骑手仅占 0.18%,为极小部分极端案例,99.82% 的正常跑单骑手不受影响。

  • 试点各城市骑手每天平均跑单时间在 5.18 小时至 6.22 小时之间。

  • 12 月 17 日-12 月 19 日,因超长时间跑单触发防疲劳机制,被强制下线休息的骑手伙伴,分别占当天有单骑手的 0.14%、0.22%、0.19%,平均为 0.18%。

  • 当天跑单时长满八小时,触发防疲劳机制弹窗休息提醒的骑手,约占 20%。具体分别为 20.94%、23.31%、22.38%。

  • 在浙江试点期间(12 月 10 日-12 月 13 日),骑手客服接到“强制下线休息”的进线数量为 20 条,其中 16 条为咨询具体规则,仅有 2 条明确反对,另有 2 条建议称“休息提醒次数过多”。

今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

版本声明
本文转载于:IT之家 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
如何查看已全局安装的 Go 包?如何查看已全局安装的 Go 包?
上一篇
如何查看已全局安装的 Go 包?
四方光电:动力电池热失控监测用传感器已入围车企及头部电池企业
下一篇
四方光电:动力电池热失控监测用传感器已入围车企及头部电池企业
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    396次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    477次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    482次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    426次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    253次使用