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Enregistrement W4312199691 · doi:10.1016/j.multra.2022.100067

Frequent public transit users views and attitudes toward cycling in Canada in the context of the COVID-19 pandemic

2022· article· en· W4312199691 sur OpenAlexafffundabout
Brice Batomen, Marie‐Soleil Cloutier, Matthew Palm, Michael J. Widener, Steven Farber, Susan J. Bondy, Erica Di Ruggiero

Notice bibliographique

RevueMultimodal Transportation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPublic transportCyclingContext (archaeology)PandemicTRIPS architectureTravel behaviorTransport engineeringCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessTransit (satellite)GeographyEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several Canadian cities observed a shift from public transit use to private cars and active transport modes during the COVID-19 pandemic. At a moment where pre-pandemic public transit users are reconsidering their travel options, studies describing their attitudes toward cycling are lacking. Because most trips in urban areas involve short- and mid-range travel, cycling is seen as a promising environmentally sustainable means of transportation. This study aims to describe how pre-pandemic public transit users in Toronto and Vancouver view cycling, including their comfort with available infrastructure, cycling frequency, and perceived barriers to adoption. Data from the Public Transit and COVID-19 Survey, a web-based panel survey of over 3,500 regular transit riders in Toronto and Vancouver administered in May 2020 and April 2021 were analysed. Applying Geller's typology, 70% of participants could be classified as interested but concerned and one fifth as no way no how regarding their comfort levels toward cycling. Women were more likely to be no way no how cyclist type. Weather, lack of safe routes, and having to carry things were the main barriers to cycling in both cities. Our results give insight on who should be targeted by city initiatives aiming to promote changes toward more active modes of transportation. Further studies with a causal design are required to identify possible mitigating strategies to the main barriers to 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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