Comparative Observational Assessment of Cyclists’ Interactions on Urban Streets with On-Street and Sidewalk Bike Lanes
Notice bibliographique
Résumé
The competition for urban space and the debate about where people can and should ride their bicycles began not long after this new form of mobility was introduced to the public. For two centuries, we have debated and eventually investigated whether bike lanes belong on the sidewalk or if they should be on the street alongside the vehicular roadway. Existing research has provided evidence of preferences for bike lane alignment based on perceived safety or comfort as well as objective measures of comparative safety based on available crash and hospital data. Much of the existing research has been driven by deductive assumptions or is limited by the lack of data describing near-miss events and the subtle everyday interactions cyclists experience when using different types of cycle facilities. To help us understand better what role everyday interactions play in the relative functionality of sidewalk and on-street bike lanes, an observational study was conducted using a new qualitative–quantitative grounded theory-driven method for identifying and interpreting the outcome of cyclists’ interactions. Using data gathered from 2,583 interactions observed at four case study street segments in Munich, Germany, four outcomes were identified: no reaction; adjusting or yielding; lane exiting; or multiple reactions. Based on inferential analyses of these outcomes, this paper presents an assessment of the safety, directness, and access afforded or hindered by the spatial conditions of observed interactions. The results of this assessment revealed a trade-off between frequent, but minor interactions in sidewalk bike lanes and infrequent, but less safe interactions in on-street bike lanes.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».