The Impact of Climate on Utilitarian Bicycling: Results of a Canadian Study
Notice bibliographique
Résumé
P-807 Background: There is increasing interest to promote utilitarian bicycling (bicycling to school, work, or for errands) for its multiple benefits to environmental health, including reduced air and noise pollution. As the North American population cycles less than a fifth as much as the population in many European countries, there is a substantial potential to improve cycling rates. This research constructed environmental exposure variables to investigate the impact of regional climatic conditions on utilitarian bicycling patterns in Canada, a country with great variety in terms of climate, in order to inform evidence-based transportation and environmental policy. Methods: This cross-sectional study linked the 2003 Canadian Community Health Survey (CCHS) with 2001 Census data and 1971–2000 Environment Canada (EC) climate data. The study population included 60,004 respondents living in health regions with major cities. Key environmental climate variables were created from EC climate normals (long-term averages of >15 years of weather data) for weather stations located within main cities. Climate components included the annual number of days with rain, with snow, with precipitation, the average summer and winter temperatures, the average windspeed, and the number of days with freezing temperatures. Separate multilevel logistic regression models were developed for students and non-students to examine climate factors and individual traits influencing cycling while adjusting for unexplained differences between health regions. Results: The overall rate of reported utilitarian bicycling (yes/no in a typical week) was 8.1%, with students cycling more than non-students (17.2% versus 6.0%). Climate exposures differed significantly across Canadian regions, such as the observed number of days of precipitation (mean=152 days/year, range= 99–216) and with freezing temperatures (mean=156 days/year, range= 46–211). In multi-level models controlling for individual-level factors in the non-student population, a lower likelihood of cycling was associated with living in a region with a higher number of days of precipitation (OR for 30 days more=0.84, 95% CI 0.74–0.94), or with more days of freezing temperatures (OR=0.91, 95% CI 0.86–0.97). For students, only the number of days with freezing temperatures influenced bicycling (OR =0.94, 95% CI 0.89–1.00). Conclusions: Bicycling patterns are associated with the regional climate in which one lives. This evidence can guide policy initiatives for targeted transportation infrastructure (i.e. dedicated bike lanes and bike-friendly transit) to facilitate bicycling in adverse climate conditions, thus increasing overall bicycling rates and improving environmental and public health. While we concentrated on exposures to long-term climate, future studies may evaluate impacts of short-term weather.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».