Closing the Cycling Gap: Examining Equity Implications of Montreal’s Bikesharing Network Growth
Notice bibliographique
Résumé
The worldwide growth of bike-sharing systems demonstrates their mass appeal and success. Montreal’s bike-sharing system, BIXI, opened in 2009, is now one of the largest in the world, and has drastically expanded since being taken over by the City of Montreal in 2014. The system now has over 750 stations up from 459 in 2014. This paper analyzes BIXI’s expansion through the lens of equity, revealing how factors including race and income can explain its growth. First, we mapped high-need equity areas that BIXI could have plausibly expanded to, and those that BIXI actually expanded to. We then created a logistic regression model with dissemination areas that gained new access to BIXI as the dependent variable, and income, race, the number of nearby trips, the population count, and the number of bus stops as independent explanatory variables, and controlled for distance from existing stations. Our regression findings demonstrated that race and income were statistically significant in explaining BIXI’s expansion, with a general trend that BIXI was expanding into lower-income neighborhoods and neighborhoods with a greater proportion of visible minorities, as defined by Statistics Canada. Finally, we compared the same explanatory variables in areas that had gained access to BIXI stations, and those in areas that had not but plausibly could have to show the socioeconomic differences in areas gaining new access to service.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».