Exploring Diversity of Activities on Shared-Use Paths: Factors and Implications for Planning and Design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increased need for active transportation facilities coupled with the limited funding and space have influenced the prioritizing of shared-use paths (SUPs). Unlike other activity-specific facilities, the SUP can accommodate a wide range of users. With SUPs being relatively new facilities, less is known about the characteristics of the users and the key factors associated with the user type. This study explored the influential factors for SUP user diverse activities using multinomial regression on the survey data collected in Edmonton in 2018. The descriptive analysis revealed that walking was the activity with the highest frequency, followed by walking and cycling, and walking with pets, whereas cycling had the lowest priority. The multinomial model showed that as the age increases, residents are less likely to perform activities other than walking or cycling alone. Further, residents with higher education are more likely to either walk and cycle or walk, run, and cycle. Residents whose secondary mode of transportation is bicycle are less likely to walk and walk pets. Residents who own their house are likely to walk and walk pets. Furthermore, male residents, residents with children and those whose primary mode of transportation is not personal vehicles are more likely to walk, run, and cycle but less likely to walk and walk pets, compared with either walking or cycling alone. Planners can utilize the findings to understand the possible utilization of the planned SUPs and design them accordingly.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle