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Enregistrement W2139897526 · doi:10.1186/1479-5868-10-66

The potential modal shift and health benefits of implementing a public bicycle share program in Montreal, Canada

2013· article· en· W2139897526 sur OpenAlexafffundabout
Daniel Fuller, Lise Gauvin, Yan Kestens, Patrick Morency, Louis Drouin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalSaskatchewan Health AuthorityUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésModal shiftPublic transportTRIPS architecturePublic healthPromotion (chess)Sample (material)Health promotionBehavioural sciencesTransport engineeringPoison controlPsychologyEnvironmental healthGerontologyMedicineEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study estimated the modal shift associated with the implementation of a public bicycle share program in Montreal, Canada. METHODS: A population-based sample of adults participated in two cross sectional telephone surveys. Self-reported travel behaviors were collected at the end of the first (fall 2009) and second (fall 2010) season of implementation. The sample included 2502 (Mean age=47.8 years, 61.8% female), and 2509 (Mean age=48.9 years, 59.0% female) adult respondents in each survey. RESULTS: The estimated modal shift associated with the implementation of the PBSP from motor vehicle use to walking, cycling, and public transportation was 6483 and 8023 trips in 2009 and 2010. This change represents 0.34% and 0.43% of all motor vehicle trips in Montreal. CONCLUSIONS: The implementation of a PBSP was associated with a shift toward active transportation. The modal shift was complex and not simply the result of a discrete shift from one mode to another. Promotion of active transportation should encourage integration of multiple active transportation modes to better reflect people's actual transportation behaviors.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,413

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations95
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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