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Enregistrement W2105195372 · doi:10.4278/ajhp.081006-quan-236

Route Preferences among Adults in the near Market for Bicycling: Findings of the Cycling in Cities Study

2010· article· en· W2105195372 sur OpenAlexafffundabout
Meghan Winters, Kay Teschke

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health Promotion · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of British Columbia
Mots-clésCyclingTraffic calmingTransport engineeringDescriptive statisticsPopulationPreferenceGeographyPedestrianKilometerEnvironmental healthMedicineEngineeringStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To provide evidence about the types of transportation infrastructure that support bicycling. DESIGN: Population-based survey with pictures to depict 16 route types. SETTING: Metro Vancouver, Canada. SUBJECTS: 1402 adult current and potential cyclists, i.e., the "near market" for cycling (representing 31% of the population). MEASURES: Preference scores for each infrastructure type (scale from -1, very unlikely to use, to +1, very likely to use); current frequency of use of each infrastructure type (mean number of times/y). ANALYSES: Descriptive statistics across demographic segments; multiple linear regression. RESULTS: Most respondents were likely or very likely to choose to cycle on the following broad route categories: off-street paths (71%-85% of respondents); physically separated routes next to major roads (71%); and residential routes (48%-65%). Rural roads (21%-49%) and routes on major streets (16%-52%) were least likely to be chosen. Within the broad categories, routes with traffic calming, bike lanes, paved surfaces, and no on-street parking were preferred, resulting in increases in likelihood of choosing the route from 12% to 37%. Findings indicate a marked disparity between preferred cycling infrastructure and the route types that were currently available and commonly used. CONCLUSION: This study provides evidence for urban planners about bicycling infrastructure designs that could lead to an increase in active transportation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations192
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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