Evaluating the impact of implementing public bicycle share programs on cycling: the International Bikeshare Impacts on Cycling and Collisions Study (IBICCS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite rapid expansion of public bicycle share programs (PBSP), there are limited evaluations of the population-level impacts of these programs on cycling, leaving uncertainty as to whether these programs lead to net health gains at a population level or attract those that already cycle and are sufficiently physically active. Our objective was to determine whether the implementation of PBSPs increased population-level cycling in cities across the US and Canada. METHODS: We conducted repeat cross-sectional surveys with 23,901 residents in cities with newly implemented PBSPs (Chicago, New York), existing PBSPs (Boston, Montreal, Toronto) and no PBSPs (Detroit, Philadelphia, Vancouver) at three time points (Fall 2012, 2013, 2014). We used a triple difference in differences analysis to assess whether there were increases in cycling over time amongst those living in closer proximity (< 500 m) to bicycle share docking stations in cities with newly implemented and existing PBSPs, relative to those in cities with no PBSPs. RESULTS: Living in closer proximity to bicycle share predicted increases in cycling over time for those living in cities with newly implemented PBSPs at 2-year follow-up. No change was seen over time for those living in closer proximity to bicycle share in cities with existing PBSPs relative to those in cities with no PBSP. CONCLUSION: These findings indicate that PBSPs are associated with increases in population-level cycling for those who live near to a docking station in the second year of program implementation.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».