A ride for whom: Has cycling network expansion reduced inequities in accessibility in Montreal, Canada?
Notice bibliographique
Résumé
It is widely agreed today that the existence of a network of bicycle paths fosters a feeling of safety as well as the use of the bicycle for both recreational and utilitarian purposes. Recent studies have found a link between the presence of cycling infrastructures and gentrification. Few studies have however examined the growth of the cycling networks from the perspective of environmental equity. The main objective of this study is to determine whether the extension of the cycling network in the urban areas of Montreal and Longueuil and the city of Laval over a quarter of a century (1991 to 2016) has reduced or reinforced inequities in accessibility for low-income populations, recent immigrants, children, and older people. Archival maps were employed to reconstruct the cycling networks in the Montreal area in a GIS for six years (1991, 1996, 2001, 2006, 2011, 2016). Census data and spatial analysis methods were then used to measure whether or not inequities in the accessibility of the cycling network increased over the period in question. The results show that, in 25 years, the cycling network has more than doubled in size. It can however be seen that some areas are still very poorly served, and that the network lacks connectivity. Low-income individuals have generally enjoyed good accessibility over the entire period. A strong decrease in inaccessibility for recent immigrants and seniors is also observed. The most important result is clearly that there has been little or no improvement for children, who are found to be in a situation of inequity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».