Analyzing the Behavior and Growth of Cycling in Four North American Cities Before, During, and After the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The paper highlights the changes in cycling patterns and ridership trends across 12 years (including the COVID-19 pandemic) in Montreal, Vancouver, Ottawa, and New York. Using data from 17 bicycle counting stations, changes in the dynamics of daily and weekly profiles before and during pandemic were determined. Additionally, the ridership demand evolution across the years was explored using models that controlled for variations in the weather. All the studied bicycle facilities experienced changes in the daily and hourly patterns in 2020 (the first year of the pandemic), tending toward recreational purposes. Significant growth in bicycle activity during the first year of the pandemic has been found, but trends for the following years (2021 and 2022) have not been studied. This study found that all counting sites located on cycling facilities primarily used for utilitarian purposes experienced a growth in ridership during 2020. Ridership on utilitarian corridors in Montreal and New York City grew considerably during the pandemic before stabilizing in 2021 and 2022. The same counting sites rapidly reverted to utilitarian hourly and daily patterns in 2021. The mixed-utilitarian bicycle facilities in Ottawa and Montreal shifted toward more recreational uses during the pandemic, though ridership did not grow in 2021 and 2022. All the counting sites in Vancouver shifted toward mixed use during the first year of the pandemic and did not show any clear signs of reverting to their utilitarian patterns.
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 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».