What type of person is at different stages of change for cycling? A case study of Montreal
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
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.
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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 | 0,000 |
| 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