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Enregistrement W2163044673 · doi:10.3141/2190-04

Latent Bicycle Commuting Demand and Effects of Gender on Commuter Cycling and Accident Rates

2010· article· en· W2163044673 sur OpenAlexafffundabout
Heather Twaddle, Fred L. Hall, Blanka Bracic

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensStantec (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésCyclingDowntownUnit (ring theory)DemographyGerontologyGeographyTransport engineeringPsychologyMedicineEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent survey by the City of Calgary, Canada, found that more than 75% of cyclists commuting to downtown Calgary are male. The intent of this research is to determine whether this is also true for cyclists commuting to a university campus located in the second most popular employment area of the city, what obstacles are preventing women from bicycling, and what measures could increase the number of female commuter cyclists. An online survey was conducted to collect information that allowed the grouping of respondents as potential, occasional, or regular cyclists. Analysis showed that women are more likely than men to be possible or occasional cyclists, while men are more likely than women to be regular cyclists. These findings suggest that if women's cycling needs were addressed, the modal share of bicycle commuting could be increased. Investigation of cycling barriers indicated that women are more concerned than men about safety issues associated with cycling, with being able to carry daily items while cycling, and with the need to fix their hair on arrival. In analysis of desired improvements, women were found to place a higher value on bicycle maps and literature but share similar facility preferences with men. High proportions of both genders indicated a desire for bicycle lanes, more pathways, and more direct bicycle routes. Analysis of falls and collisions suggested that men and women experience a similar number of falls per unit of exposure, while men experience more collisions per unit of exposure than women do.

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)0,007
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations60
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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