Proximity to four bikeway types and neighbourhood-level cycling mode share of male and female commuters
Notice bibliographique
Résumé
We studied 2011 cycling mode share at the census-tract level in Montréal and Vancouver, Canadian cities with relatively high mode shares and diverse bike infrastructure. We examined whether mode share variability, for all commuters and male and female commuters separately, was related to proximity to any bikeway, proximity to four bikeway types, slopes on routes to bikeways, or commute times. Cycling mode shares at the census-tract level varied from 0 to 20.4%. About a third of cycle commuters were female, but this proportion approached parity with males in census tracts with mode shares of 7% and higher. A one-kilometer closer proximity to any bikeway was associated with four times higher cycling mode share. Proximity to cycle tracks was associated with higher cycling mode shares in both cities. Other bikeway types did not have similar associations in the two cities, and the pattern of results suggested that the networks formed may have been more important than specific bikeway characteristics. Uphill slopes to bikeways were associated with somewhat lower mode shares in bivariate analyses but not in adjusted models. Cycle commuting was most common in neighborhoods with intermediate average commute durations: 20 to 29 minutes. Our results suggest that cycle tracks and bikeways that form a connected network are associated with higher neighborhood cycling commute mode shares. These features appeared even more important to women, and their cycling (or not) was strongly related to overall cycling mode shares.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».