MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3166165522 · doi:10.1016/j.trd.2021.102915

Do new urban and suburban cycling facilities encourage more bicycling?

2021· article· en· W3166165522 sur OpenAlexafffundabout
Raktim Mitra, Avet Khachatryan, Paul Hess

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Part D Transport and Environment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésCyclingOddsTransport engineeringSustainable transportPoison controlBuilt environmentEngineeringGeographyBusinessEnvironmental healthCivil engineeringSustainabilityLogistic regressionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cycling facilities have become a widely used sustainable transportation policy tool, but their impacts on reduced car dependence are difficult to isolate. This paper presents the findings from a household survey conducted in 17 neighbourhoods in the Toronto region, Canada, some with a recently built cycling facility and some without. Results indicate higher odds of increased commute-related bicycling on streets with a new cycling facility. People who were already commuting by bicycle at least once a week are likely to bicycle more frequently after new facilities are built. Bicycling uptake is more obvious in neighbourhhods with a new cycle track, while changes relating to bicycle lanes were not statistically different from neighbourhoods without a facility. All else being equal, urban cycling facilities were associated with higher odds of increased commute-related bicycling, compared to suburban locations. Findings offer insights into expected outcomes of bicycle network expansion policy/projects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransportation Research Part D Transport and EnvironmentMême sujetUrban Transport and AccessibilityTravaux en français237 207