Exploring the geographical equity-efficiency tradeoff in cycling infrastructure planning
Notice bibliographique
Résumé
Cycling is affordable, healthy, and sustainable, but access to destinations on low-stress safe cycling routes in most cities is both limited and unevenly distributed. Many cities are expanding cycling networks to improve safety, increase cycling mode share, and increase diversity in access to cycling, however resources remain limited which requires prioritization of infrastructure. When proposed infrastructure locations are optimized to provide the highest average access to opportunities using a utilitarian definition of accessibility, marginalized groups and locations may be further left behind. This occurs since the greatest gains to network connectivity, using a utility definition, come from expansions inside or directly adjacent to the densest network areas. We compare utilitarian and equity-driven planning strategies for cycling network expansion and explore tradeoffs in spatial coverage, equity, and efficiency, using Toronto, Canada as a case study. We find that optimizing accessibility in several small regions instead of city-wide leads to an infrastructure plan that is more spatially dispersed. Further, we show that an optimization model targeting low-access areas produces an infrastructure plan with more regions meeting a minimum threshold of accessibility but with lower average accessibility gains, indicating the presence of an equity-efficiency tradeoff. We also find that infrastructure projects that maximize a region's accessibility to jobs are often located outside that region, challenging political perceptions of "local" infrastructure and benefits. These results inform planning, advocacy, design, and policy, and shed light on spatial and socio-demographic equity tradeoffs in deciding where to add cycling infrastructure.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».