Does One Bicycle Facility Type Fit All? Evaluating the Stated Usage of Different Types of Bicycle Facilities among Cyclists in Quebec City, Canada
Notice bibliographique
Résumé
For cities wishing to foster a strong culture of cycling, developing a network of safe and efficient bicycle infrastructure is paramount, yet not a straightforward task. Once transport professionals have selected the optimal location for a new bicycle facility, determining the optimal facility type is imperative to ensure that the new infrastructure encourages cycling trips and increases the safety of cyclists. The present study presents a nuanced approach to evaluating cyclists’ usage of various types of bicycle facilities. To achieve this goal, we employed survey data of cyclists in Quebec City, Canada, to study how many cyclists reported using a particular bicycle facility in the survey against their reasonable access to those reported facilities. To account for different preferences, behavior, and motivations among cyclists, we segmented our study sample into six types of cyclist. Finally, regression modeling was employed to predict the stated usage of three facility types present in the study area (recreational path, bi-directional protected lane, and painted lane), while controlling for access to this path, cyclist type, and personal and neighborhood characteristics. Results indicate that if a cyclist has access to each facility type on their commute, they are most likely to use a recreational path on their commute, followed by a painted bicycle lane. Respondents with access to a bi-directional lane are no more likely to report using this facility than respondents without access. Overall, this study is intended to encourage a dialog between cyclists and transport practitioners to uncover the factors contributing to effective bicycle infrastructure.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».