Is Canada’s commuter bicycling population becoming more representative of the general population over time? A national portrait of bicycle commute mode share 1996–2016.
Notice bibliographique
Résumé
Despite equity gaining increasing attention in Canadian bicycling practice and research, the demographics of who is bicycling have not been documented nationally in Canada. This study uses Canadian census data to provide a nationwide portrait of: 1) how bicycle commute mode share varies by gender, race, income, and age in Canada; 2) how the sociodemographic characteristics of bicycle commuters in Canada have shifted between 1996 and 2016; and 3) how bicycle commuting and the demographics of bicycle commuters vary across metropolitan regions in Canada. We find that men, people who are not visible minorities and low-income populations commute by bicycle at double the rates of women, visible minorities, and other income groups, respectively. Women comprise an increasing share of bicycling commuters over the 20 years, whereas bicycling is increasing at similar rates across race and income groups. Cycling distinctly decreases with age. Cycling rates vary by region and there is some evidence that low-income and visible minority groups bicycle more in smaller, more car-centric metropolitan areas. These findings identify differences in bicycling across socio-demographic groups and geographic regions, which sets a foundation for research to uncover why these differences are occurring, in order to point policymakers toward targeted solutions that specifically address inequities in bicycle commuting between population groups.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».