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Enregistrement W4280497094 · doi:10.1155/2022/4217431

Cluster Analysis of Daily Cycling Flow Profiles during COVID-19 Lockdown in the UK

2022· article· en· W4280497094 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew Burke, Dilum Dissanayake, Margaret Bell

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésCyclingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cluster (spacecraft)PandemicFlow (mathematics)Material flow analysisDemographyGeographyEnvironmental scienceMedicineMathematicsComputer scienceBiologyEcologyInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic and resulting government-enforced lockdown affected the travel behavior and lives of people worldwide. In this research, hierarchical cluster analysis (HCA) is used to quantify the impact on daily flow profiles of cyclists due to the public’s response to different levels of restrictions during a 6-month period of the COVID-19 pandemic in 2020. An inductive loop network in Tyne and Wear, the UK provided cycle flow data from 25 sites. A paired sample t-test was carried out between the “Pre-COVID-19” baseline year and 2020 to determine how cycling volumes changed at each site. The HCA was then performed on the diurnal hourly flow profiles to observe how they changed within the same time period. Finally, the relationship between diurnal flow profile and volume was assessed. Overall cycling volume in the study area increased by 38% during the lockdown. The highest increases were found at coastal sites, with more modest increases in suburban areas and reduced volumes at city center locations. The HCA of the diurnal flow profiles revealed that locations associated with noncommuting-shaped flows witnessed the largest increases while commuting profiles saw a decrease. As lockdown restrictions eased, flow profiles began to revert back to the prepandemic norm but never fully returned to prepandemic levels. The adoption of working from home postpandemic will change commuting behavior. The conclusions drawn from this study suggest consideration of noncommuting trips should be made when planning the design and location of future cycling schemes, and the HCA of flow profiles can assist in this decision-making process as a method to quantify changes in daily flow profiles of cycling.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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