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Enregistrement W2793081748 · doi:10.1136/bmjopen-2017-019130

Impacts of Bicycle Infrastructure in Mid-Sized Cities (IBIMS): protocol for a natural experiment study in three Canadian cities

2018· article· en· W2793081748 sur OpenAlexafffundabout
Meghan Winters, Michael Branion-Calles, Suzanne Therrien, Daniel Fuller, Lise Gauvin, David G. T. Whitehurst, Trisalyn Nelson

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalVancouver Coastal Health Research InstituteMemorial University of NewfoundlandVancouver Coastal HealthUniversité de MontréalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTRIPS architectureOccupational safety and healthPopulationPoison controlPsychological interventionInjury preventionTransport engineeringSuicide preventionHuman factors and ergonomicsNatural experimentEnvironmental healthInvestment (military)Level designGeographyMedicineEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Bicycling is promoted as a transportation and population health strategy globally. Yet bicycling has low uptake in North America (1%-2% of trips) compared with European bicycling cities (15%-40% of trips) and shows marked sex and age trends. Safety concerns due to collisions with motor vehicles are primary barriers.To attract the broader population to bicycling, many cities are making investments in bicycle infrastructure. These interventions hold promise for improving population health given the potential for increased physical activity and improved safety, but such outcomes have been largely unstudied. In 2016, the City of Victoria, Canada, committed to build a connected network of infrastructure that separates bicycles from motor vehicles, designed to attract people of 'all ages and abilities' to bicycling.This natural experiment study examines the impacts of the City of Victoria's investment in a bicycle network on active travel and safety outcomes. The specific objectives are to (1) estimate changes in active travel, perceived safety and bicycle safety incidents; (2) analyse spatial inequities in access to bicycle infrastructure and safety incidents; and (3) assess health-related economic benefits. METHODS AND ANALYSIS: The study is in three Canadian cities (intervention: Victoria; comparison: Kelowna, Halifax). We will administer population-based surveys in 2016, 2018 and 2021 (1000 people/city). The primary outcome is the proportion of people reporting bicycling. Secondary outcomes are perceived safety and bicycle safety incidents. Spatial analyses will compare the distribution of bicycle infrastructure and bicycle safety incidents across neighbourhoods and across time. We will also calculate the economic benefits of bicycling using WHO's Health Economic Assessment Tool. ETHICS AND DISSEMINATION: This study received approval from the Simon Fraser University Office of Research Ethics (study no. 2016s0401). Findings will be disseminated via a website, presentations to stakeholders, at academic conferences and through peer-reviewed journal articles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0130,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,005

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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