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Enregistrement W4414822964 · doi:10.1016/j.jcmr.2025.100095

Understanding support for cycling infrastructure through Moral Foundations Theory

2025· article· en· W4414822964 sur OpenAlexafffundabout
Lexi Kinman, Jérôme Laviolette, Kevin Manaugh, E. Owen D. Waygood

Notice bibliographique

RevueJournal of Cycling and Micromobility Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensPolytechnique MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesMitacsMcGill University
Mots-clésOpposition (politics)PoliticsMetropolitan areaLoyaltyGovernment (linguistics)Public support

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cycling improves public health, is more space efficient than cars, and has very limited emissions. For these reasons, many cities are implementing cycling infrastructure to support people of all ages and abilities to benefit from this mode of transport. However, cities often face opposition, or “bikelash”. Since people's decisions and opinions on policies are often shaped by their morals, this study explores how morals, political beliefs, and personal characteristics influence support for cycling as a mode of transport. Using Moral Foundations Theory, which identifies six key morals that guide people's opinions: care (concern for others' well-being), fairness (justice and equality), loyalty (commitment to one’s group), authority (respect for leadership and tradition), purity (emphasis on cleanliness and self-discipline), and liberty (personal freedom and opposition to government intervention). An online survey of 1,606 residents in the Montréal Metropolitan Area assessed these morals using the 30-item Moral Foundations Questionnaire (MFQ-30) and additional questions to assess the liberty moral, alongside political beliefs, transport behaviours, and support for cycling. Linear regression analysis found that right-leaning individuals showed lower support for cycling, with liberty (opposition to government intervention) and authority negatively associated with cycling endorsement. Loyalty, typically linked to conservative morals, was positively correlated with support, while purity, care, and fairness showed no relationship. Car ownership was associated with reduced support, whereas environmentally conscious individuals and those interested in bikeshare programs showed increased support. The findings highlight the role of morals and political identity in shaping attitudes, offering insights for policymakers seeking to address opposition and broaden public support for health promoting infrastructure. • Moral foundations are useful predictors of support for cycling • Left-leaning individuals are more supportive of cycling as a mode of transport • Authority and government liberty are negatively associated with support • Loyalty is positively associated with support for cycling • People who cycle more are more likely to support cycling

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,338
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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