Pedestrian and bicyclist motivation: an assessment of influences on pedestrians’ and bicyclists’ mode choice in Mt. Pleasant, Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
The majority of short distance travel in North America is completed by single occupancy vehicles. Substituting walking and bicycling for these trips would reduce energy use and environmental pollution, while improving quality of life. Therefore, understanding influences on non-automotive travel behavior is crucial. Researchers and planners have touted specific factors for encouraging walking and biking, but the body of work remains fragmented. Previous studies have focused on a smaller number of factors and most of them relate to physical design. This study tests the relative importance of a range of factors, both physical and perceptual that could influence one’s choice to walk or bike. The Mt. Pleasant neighborhood in Vancouver, B.C., Canada was chosen as the location for this study as all of the pedestrian-motivating factors identified in a literature review were present. A questionnaire-based survey addressing distance, sidewalks/bike lanes, pedestrian/bicycle traffic signals, buffering from auto traffic, sense of security, cleanliness, opportunities to talk with others, enforcement of traffic laws, concern for the environment, weather, terrain, saving money, opportunities for exercise, and a visually appealing environment as influential factors was administered in person and online yielding 774 responses. All factors were shown to influence the decision to walk or bike, but some proved more significant than others, especially opportunities for exercise.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».