Cycle Accessibility and Level of Traffic Stress: A Case Study of Toronto
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the level of traffic stress for cyclists on the street and path network in the City of Toronto. Link as well as intersection stress is calculated to develop a citywide network of cycling stress. The cumulative opportunities reachable at four levels of cycling stress are calculated for each dissemination area in the city. The results show a low level of cycling access (<5000 jobs) across most of the city at low levels of stress (LTS ≤ 2). Only at level of stress three, where cyclists may be required to negotiate with vehicles and may be in proximity of high-speed traffic, does cycling accessibility rise above 15, 000 jobs for a sizeable section of the city. The link between low-stress access to jobs and the decision to cycle from home is investigated using a binary logit model. The results indicate that the cycling accessibly measure has a significant effect on choosing cycling as the travel mode with larger effect for low-stress access. The low stress cycling accessibility to subway stations is calculated as an example of the practical applications of this method and illustrates the limited cycling access to many stations in the Toronto network. Further, a theoretical scenario analysis is undertaken comparing different bicycle network scenarios. Three scenarios are tested 1) removing all cycle tracks, 2) upgrading all bike lanes to cycle tracks, and 3) decreasing street speeds by 10 km/h on the road network entire network. Scenario 3 in particular drastically increases cycling access to jobs.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».