Notice bibliographique
Résumé
Case studies examined how airport operators addressed bicycle access to their properties and the motivations and obstacles that they faced in light of new policies to integrate bicycles, along with transit and walking, into transportation planning, design, and construction and to increase the bicycle's role in the transportation system. Eight influential elements that emerged from the review of policy documents and research literature were used to guide interviews: governance structure, location, access roads, self-perceived environmental stewardship, spending restrictions on nonaviation transportation improvements, proximity to transit, policies and mandates to reduce environmental impacts, and land use constraints. Seven cases were selected on the basis of their inclusion in studies on key aspects of airport ground access: Oakland International Airport, San Francisco International Airport, and Los Angeles International Airport, California; Seattle–Tacoma International Airport, Washington; Boston Logan International Airport, Massachusetts; Minneapolis–Saint Paul International Airport, Minnesota; and Portland International Airport, Oregon, an exemplar recommended by several informants. The discussion was limited to employee bicycle access, the focus of airport operators that invested in programs to reduce single-occupancy-vehicle travel at airports. During aggregation of the interviews, replicable approaches for improving bicycle access were identified, as were examples of innovative funding for multimodal access that used revenues generated through passenger facilities charges. The following areas are suggested for additional research: commute needs of airport employees, mode choice for ground access, and airport operator costs and benefits of bicycle access investments.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».