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Enregistrement W3000619368 · doi:10.7939/r3-dpht-zz13

Analyzing Network Connectivity by Cyclist Comfort: An Empirical Reappraisal of the Four Types of Cyclists Typology and Level of Traffic Stress Framework

2019· article· en· W3000619368 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Cabral

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyStress (linguistics)Transport engineeringEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

North America is seeing a resurgence of interest in cycling both for recreation and as a transportation mode. Cycling is touted as a means to reduce traffic congestion and its GHG emissions and pollution, increase livability, and provide a remedy to inactivity and its related health problems. Building a network of safe and connected infrastructure has been recognized as an important step for cities seeking to increase the share of cycling as a transportation mode. Developing methods to assess bicycle network connectivity and accessibility has been the focus of a large body of research. In particular, the Level of Traffic Stress (LTS) framework was developed to classify network links according to the stress they might represent for cyclists. The level of stress is roughly mapped to accommodate cyclists with varying cycling confidence, known in the literature as the Four Types of Cyclists: No Way No How, Interested but Concerned, Enthused and Confident, and Strong and Fearless. In this work, we first adapt the LTS framework to a Canadian context and apply it to Edmonton’s network to understand the connectivity improvements stemming from the implementation of a network of physically protected bike lanes in the city’s core in 2017. Our metrics show an important increase in network integration and an almost four-fold increase in connected origin-destination pairs. We then ask whether the LTS framework adequately captures the comfort of the Four Types of Cyclists, and whether the Four Types of Cyclists adequately represents the distribution of cyclist types in Edmonton. To answer these questions, we developed a survey where we presented respondents with cycling environment descriptions and video clips, and asked them to rate their perceived comfort. We also asked about their intent to cycle more often than they do now, their cycling habits, and demographic information. We analyzed survey results to test the existing cyclist typology and determine whether a new one is warranted, using variables as similar as possible to the Four Types of Cyclists. Our results show a three-level typology better describes survey respondents and uncovers some limitations of the Four Types of Cyclists as applied to an Edmonton population. Our three types of cyclists are Uncomfortable or Uninterested, Cautious Majority, and Very Comfortable Cyclists. We then apply binary logistic regression to understand environmental and infrastructure characteristics that make each cyclist type most comfortable. We pair this data with the comfort ratings and route descriptions from a subset of survey respondents to develop an updated LTS framework called Level of Cycling Comfort (LCC). The levels of the LCC framework map onto the three types of cyclists to reflect their perceived comfort on different types of infrastructure. Overall, dedicated cyclist/pedestrian paths and certain protected lanes are suitable for the Uncomfortable or Uninterested; protected lanes and very calm residential streets are adequate for the Cautious Majority; most other cycling conditions with up to two lanes of traffic per direction and 60 kph motorized traffic speeds are suitable for Very Comfortable Cyclists. Finally, we use the LCC framework to reassess network connectivity and compare results with those obtained using the LTS framework. The LCC framework generally shows a less optimistic, but more realistic assessment of network connectivity compared to the LTS framework.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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