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Enregistrement W4405695388 · doi:10.1016/j.tbs.2024.100969

What type of person is at different stages of change for cycling? A case study of Montreal

2024· article· en· W4405695388 sur OpenAlexafffundabout
Zahra Zarabi, Jérôme Laviolette, E. Owen D. Waygood, Kevin Manaugh

Notice bibliographique

RevueTravel Behaviour and Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensMcGill UniversityPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésCyclingPsychologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Promoting cycling for daily transport has significant health, equity, and environmental benefits. To understand what factors influence individuals’ cycling motivational stages, our study pursued two main objectives: 1) Enhancing the Stage Model of Self-Regulated Behavioral Change (SSBC) by integrating it with the psychological mechanisms of the TPB, and 2) Examining the impacts of perceived cycling motivators and barriers, cycling and general attitudes, and sociodemographics on cycling motivational stage. Using an online survey of the adult population (n = 1055) in Montreal, Canada, a multivariate analysis reveals meaningful connections between behaviour stages and perceived barriers and attitudes toward cycling. Those in the lowest stage exhibit lower internal motivation and express concerns about the lack of convenience, physical effort, and slowness associated with cycling. Furthermore, the results challenge the common understanding that people always progress through the stages with increasingly positive attitudes and more cycling. Specifically, our findings highlight the need to distinguish between people who cycle by choice and those who do so out of necessity (i.e., captive riders) when categorizing travelers into action and post-action stages. This is important due to the risk of people in the “captive action stage” going back to using cars if barriers are reduced. This suggests that intervention policies should also focus on current cyclists, not just non-cyclists of the preaction stages. This nuanced understanding can inform more effective and targeted interventions for promoting cycling. Finally, objective characteristics of cycling infrastructure retains significance in explaining who belongs to the postaction stage for cycling, even after controlling for residential self-selection.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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