Developing a national dataset of bicycle infrastructure for Canada using open data sources
Notice bibliographique
Résumé
High-quality and consistent cycling infrastructure data are needed to advance research into equity and safety and for planning active transportation. With recent growth in cycling and investments in cycling infrastructure, there are concerns that these investments have not been equitable across communities. There is no consistent and complete national dataset for cycling infrastructure in Canada. Our goal is to develop a national cycling infrastructure dataset by (1) classifying OpenStreetMap (OSM) using the Canadian Bikeway Comfort and Safety Classification System (Can-BICS) as consistent criteria and categorisation for comfort class and infrastructure type; (2) performing a site-specific accuracy assessment by comparing the classification with more than 2000 reference points from a stratified random sample in 15 cities; and (3) presenting summary results from the national dataset. Based on reference data collected in 15 test cities, the classification had an estimated accuracy of 76 ± 3% for presence or absence of infrastructure, 71 ± 4% for comfort class and 69 ± 4% (by length) for infrastructure type. High comfort infrastructure was slightly underestimated (since bike paths were sometimes confused with multi-use paths) and low comfort infrastructure was slightly overestimated. Nationally, we identified 22,992 km of cycling infrastructure meeting Can-BICS standards and 48,953 km of non-conforming infrastructure. Multi-use paths are the most common infrastructure type by length (16.6%), followed by painted bike lanes (11.0%), and then high comfort infrastructure (cycle tracks, local street bikeways and bike paths) (4.3%). There was a wider range in access to cycling infrastructure in small cities than in medium and large cities. To reduce repeated effort assembling data and increase reproducible active transportation research, we encourage contribution to OSM.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».