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Enregistrement W4302011959 · doi:10.32920/14668677

Bloor Bike Lanes: Assessing The Economic Impact Of Bike Lanes In The Planning Of A 21st Century Street

2022· preprint· en· W4302011959 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony Leighton Galloro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransport engineeringPlan (archaeology)CyclingTransportation planningMandateEnvironmental planningBusinessCivil engineeringEngineeringGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cycling and cycling-specific infrastructure are timely topics that addresses the mounting need for an improved and sustainable transportation network in Canadian cities (Litman & Burwell, 2006). The accompanying need for increased regulation and appropriate space in the public realm has resulted in cyclists gaining their right to access public space through the installation of bike lanes in cities like Toronto (Ellison, 2013). In 2016, the City of Toronto adopted the Cycling Network Ten Year Plan (hereafter: the Plan), a comprehensive roadmap directing the city towards a bicycle-friendly transportation grid. The Plan represents Toronto’s commitment to building an integrated transportation network serving the needs of cyclists. The Plan’s mandate is trifold: connect the gaps in the existing cycling network, grow the cycling network, and renew the quality of existing cycling routes (City of Toronto Transportation Services, 2016b). In addition, in 2016, Toronto City Council approved the Bloor Street Bike Lane Pilot Project, a one-year project along a major transportation corridor that includes Line 2 of the city’s subway line. The Bloor Street Bike Lane Pilot is identified as a priority corridor in the Plan. As part of the evaluation, a major corridor study will assess the implementation of cycling-specific infrastructure across Bloor Street (City of Toronto Transportation Services, 2016a).The City of Toronto Transportation Services will present the Bloor Pilot Bike Lanes Evaluation Report to City Council in Fall 2017; the evaluation report will in part assess the economic impact of bike lanes on the study corridor. While there is a growing base of grey literature that demonstrates the relationship between cyclists, bike lanes, and economic vitality, it is not as well documented in the academic literature. Bloor Bike Lanes: assessing the economic impact of bike lanes in the planning of a 21st Century Street synthesizes interdisciplinary research, exploring the role of bike lanes in a changing urban landscape through the context of Bloor Street.This report speaks to a growing trend in bicycle ridership (Mitra et al., 2016) and acknowledges the value of bike lanes to the contemporary city. In Toronto’s planning of a street network that facilitates movement, growth, dynamism, and interaction among diverse road users, this report contributes to this discussion by articulating the importance of bicycle-friendly streets. This is the primary objective of this report. The Toronto Centre for Active Transportation (TCAT) in collaboration with the Toronto Cycling Think & Do Tank at the University of Toronto, have partnered to undertake a study evaluating the economic impacts of the Bloor Street bike lanes on local business (2015). This report speaks to their work by synthesizing existing and recent literature about the economic vitality associated with bike lanes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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