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Enregistrement W4400645003 · doi:10.3390/su16145992

Analyzing the Impact of Montreal’s Réseau Express Vélo (REV) on Surrounding Bike Lanes’ Ridership and the COVID-19 Cycling Recovery

2024· article· en· W4400645003 sur OpenAlexaffabout
Mischa Young, Gavin MacGregor, Georges A. Tanguay

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Transport engineeringSAFERBike sharingPandemicEnvironmental scienceGeographyEngineeringComputer scienceForestryComputer securityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amidst the COVID-19 pandemic, Montreal implemented pro-cycling measures and enhanced its cycling infrastructure, notably by the introduction of the Réseau Express Vélo (REV), an extensive network of separated high-capacity bike lanes inaugurated in 2020. This paper delves into the pandemic’s impact on Montreal’s cycling network, with specific focus on the Berri/Lajeunesse/Saint-Denis REV route, evaluating its influence on the recovery of adjacent bike lanes and its effectiveness in attracting new cyclists. Using data from sensors installed along Montreal’s bike lanes between 2018 and 2023, our analysis reveals an initial average 28% decline in cycling volumes at the onset of the pandemic. However, from 2021 onwards, disparities began to emerge. While sensors on adjacent parallel bike routes to REV recorded further declines in ridership, those elsewhere in the city showed signs of cycling recovery, suggesting a shift in the cycling patterns towards the REV. Distinguishing between cyclists displaced from other parallel bike lanes and those representing a pent-up demand, our study indicates that the displaced cyclists accounted for 64% of the REV’s ridership at the southernmost sensors and only 7% at the northernmost sensors in 2023. These findings have significant policy implications, as cyclists comprised within the pent-up demand category correspond to those having transitioned from not using bike lanes to utilizing safer cycling infrastructure and account for the net growth in the cycling mode share directly attributable to the REV. Both of these observations are pivotal in fostering a shift away from cars and steering Montreal towards achieving its cycling mode share goal of 15% by 2027.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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