Notice bibliographique
Résumé
An average of 1.2% of work trips in Canada in 2001 were accounted for by bicycling, but this varied considerably by metropolitan area and by province. In this study, the authors chose six Canadian cities for detailed analysis of their bicycling trends and policies: Vancouver and Victoria in British Columbia; Montreal and Quebec City in Quebec; and Ottawa and Toronto in Ontario. All of these cities have made impressive efforts to encourage more and safer bicycling. Most of the cities report increases in bicycling levels over the past twenty years but appear to have reached a limit due to lack of financing for much needed bicycling infrastructure (bike lanes and paths, intersection modifications, parking, etc.). In addition, the low-density, automobile-oriented suburban sprawl spreading around most Canadian cities has been increasing trip distances, thus making bicycling less feasible outside the urban core. Finally, Canadian provinces and cities have not imposed any significant restrictions on car use or imposed increases in fees, taxes, and other charges for car use, such as most European cities have implemented in order to discourage driving and increase transit use, bicycling, and walking. If Canadian cities really want to further increase bicycling levels, they will have to further expand bicycling infrastructure, impose more charges and restrictions on car use, and curb low-density sprawl.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».