Associations between gentrification, census tract-level socioeconomic status, and cycling infrastructure expansions in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cycling infrastructure investments support active transportation, improve population health, and reduce health inequities. This study examines the relationship between changes in cycling infrastructure (2011-2016) and census tract (CT)-level measures of material deprivation, visible minorities, and gentrification in Montreal. Methods: Our outcomes are the length of protected bike lanes, cyclist-only paths, multi-use paths, and on-street bike lanes in 2011, and change in total length of bike lanes between 2011 and 2016 at the CT level. Census data provided measures of the level of material deprivation and of the percentage of visible minorities in 2011, and if a CT gentrified between 2011 and 2016. Using a hurdle modeling approach, we explore associations among these CT-level socioeconomic measures, gentrification status, baseline cycling infrastructure (2011), and its changes (2011-2016). We further tested if these associations varied depending on the baseline level of existing infrastructure, to assess if areas with originally less resources benefited less or more. Results: In 2011, CTs with higher level of material deprivation or greater percentages of visible minorities had less cycling infrastructure. Overall, between 2011 and 2016, cycling infrastructure increased from 7.0% to 10.9% of the road network, but the implementation of new cycling infrastructure in CTs with no pre-existing cycling infrastructure in 2011 was less likely to occur in CTs with a higher percentage of visible minorities. High-income CTs that were ineligible for gentrification between 2011 and 2016 benefited less from new cycling infrastructure implementations compared to low-income CTs that were not gentrified during the same period. Conclusion: Montreal's municipal cycling infrastructure programs did not exacerbate socioeconomic disparities in cycling infrastructure from 2011 to 2016 in CTs with pre-existing infrastructure. However, it is crucial to prioritize the implementation of cycling infrastructure in CTs with high populations of visible minorities, particularly in CTs where no cycling infrastructure currently exists.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».