Potential risks and user preferences of helmet-sharing program provided by Vancouver’s Mobi bike-share program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mobi is a bike-sharing program in Vancouver, BC that provides helmets for use with each bike. There is little research documenting risks associated with helmet-sharing, but an evidence review has shown that there is the potential for transmission of diseases that are known or presumed to be transmitted via fomites. This study attempted to ascertain public opinion of helmet-sharing and whether concern over the cleanliness of shared helmets affected likelihood of wearing them. Method: A survey was conducted to determine if there is a relationship between concern with helmet cleanliness and likelihood of wearing shared helmets. The researcher conducted surveys in-person at randomly chosen Mobi docking stations. An online (SurveyMonkey) survey was also distributed using Facebook, Twitter, Reddit and email. Results: Chi-square tests performed using NCSS determined that there was a statistically significant association between helmet use on personal bikes and use of Mobi helmet when riding Mobi bikes (p=0.00029). There was also an association between whether users found cleanliness the most important factor in their decision to wear the Mobi helmet (of cleanliness, aesthetics, legal requirement, safety and comfort/fit) and likelihood of wearing the Mobi helmet (p=0.02038). There was no association found between level of concern for cleanliness of the helmet and likelihood of wearing it (p=0.54995). Conclusions: Based on the results, there is an association between concern with the cleanliness of shared helmets are and how likely users are to wear them. Users that were most concerned about safety were more likely to use the Mobi helmet during every ride. Those that were most concerned about cleanliness were least likely to wear the Mobi helmet. However, this study also concluded that some users chose not to wear the provided helmets for reasons other than concern for cleanliness. Further research is required to determine how this will affect the health and safety of Mobi Bike users.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».