Pedestrians and the Built Environment during the COVID-19 Pandemic: Changing Relationships by the Pandemic Phases in Salt Lake County, Utah, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has dramatically altered people's travel behavior, in particular outdoor activities, including walking. Their behavior changes may have prolonged effects after the pandemic, and such changes vary by the context and are related to the characteristics of the built environment. But empirical studies about the relationships between pedestrians and the built environment during the pandemic are lacking. This study explores how COVID-19 and related travel restrictions have affected the relationship between pedestrian traffic volume and the built environment. We estimate daily pedestrian volumes for all signalized intersections in Salt Lake County, Utah, U.S.A., from pedestrian push-button log data between January 2019 and October 2020. Multilevel spatial filtering models show that the COVID-19 pandemic has altered the relationship between pedestrian traffic volume and the built environment. During the pandemic, the higher the number of COVID-19 cases, the less (or more negative) the effects of density, street connectivity, and destination accessibility on pedestrian volume being observed. The exception is access to urban parks, as it became more significant in increasing pedestrian activities during the pandemic. The models also highlight the negative impacts of the pandemic in economically disadvantaged areas. Our findings could help urban and transportation planners find effective interventions to promote active transportation and physical activity amid the global pandemic.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».