Four-year trends of personal mobility devices in metropolitan vancouver: The evolution of mode shares, speeds, and comfort in off-street paths
Notice bibliographique
Résumé
Personal Mobility Devices (PMD) such as (e-)bicycles, (e-)scooters, and (e-)skateboards are increasingly popular for urban travel, which poses challenges in the constrained spaces of cycling facilities and multi-use paths. This study investigates changes in the mode shares and speeds of PMD over 4 years (2019–2023) in metropolitan Vancouver, Canada and their implications for traveller comfort. Classified count and speed data of PMD were collected at 12 sampling locations in the summer of 2023. Those data were combined with similar count and speed data and survey data collected at the same locations in 2019 and 2020. Results show that the mode share of conventional bicycles decreased from 91% to 74%, while electric bicycles increased from 4.5% to 16.4% and stand-up electric scooters increased from 0.4% to 4.2%. Overall mean speed in cycling facilities and multi-use paths increased by 11% (2 km/hr). Controlling for contextual factors, electric and conventional bicycle speeds converged, while electric skateboard and self-balancing unicycle speeds increased by 4 km/hr and 10 km/hr, respectively. These changes reduce comfort, but the average path user remains moderately comfortable with most PMD encountered on off-street paths. Study implications include lower volume thresholds for separated versus multi-use paths, monitoring of PMD speeds, and restrictions on high-speed PMD.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».