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Enregistrement W2029428451 · doi:10.14257/ijt.2013.1.1.03

Public Bikesharing and Modal Shift Behavior: A Comparative Study of Early Bikesharing Systems in North America

2013· article· en· W2029428451 sur OpenAlexaboutno aff
Susan Shaheen, Elliot Martin, Adam Cohen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Transportation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModalPublic transportEngineeringTransport engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public bikesharing-the shared use of a bicycle fleet by the public-is an innovative mobility strategy that has recently emerged in major North American cities.Bikesharing systems typically position bicycles throughout an urban environment, among a network of docking stations, for immediate access.This paper discusses the modal shift that results from individuals participating in four public bikesharing systems in North America.The authors conducted an online survey (n =10,661 total sample), between November 2011 and January 2012, with members of four major bikesharing organizations (located in Montreal, Toronto, the Twin Cities, and Washington D.C.) and collected information regarding travel-behavior changes, focusing on modal shift, as well as public bikesharing perceptions.The survey probed member perceptions about bikesharing and found that a majority in the surveyed cities felt that bikesharing was an enhancement to public transportation and improved transit connectivity.With respect to modal shift, the results suggest that bikesharing generally draws from all travel modes.Three of the four largest cities in the study exhibited declines in bus and rail usage as a result of bikesharing.For example, 50% of respondents in Montreal reported reducing rail use, while 44% and 48% reported similar shifts in Toronto and Washington D.C., respectively.However, within those same cities, 27% to 40% of respondents reported using public transit in conjunction with bikesharing to make trips previously completed by automobile.In the Twin Cities, the dynamic was different, as 15% of respondents reported increasing rail usage versus only 3% who noted a decrease in rail use.In all cities, bikesharing resulted in a considerable decline in personal driving and taxi use, suggesting that public bikesharing is reducing urban transportation emissions, while at the same time freeing capacity of bus and rail networks within large cities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations162
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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