Evolution of dedicated cycling infrastructure in three Canadian cities: 2009 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
There has been a recent surge in cycling infrastructure implementation across Canada. Accurate cycling infrastructure implementation data are required to evaluate impact on safety and mobility. The objectives of this paper were to quantify the accuracy of municipal cycling infrastructure classification and cycling infrastructure installation dates, and to examine temporal trends in the implementation of on-road dedicated cycling infrastructure. We undertook this work in three Canadian cities; Vancouver, Calgary, and Toronto, from 2009-2022. Infrastructure classification accuracy was assessed using the Canadian Bikeway Comfort and Safety (Can-BICS) system, and implementation dates were verified using GoogleTM historical street view imagery and grey literature. Temporal trends in cycling infrastructure implementation were documented using the verified data. There were discrepancies in infrastructure classification resulting in underreporting in Toronto (8.8%) and Vancouver (8.3%) and overreporting in Calgary (1.7%). The most common misclassification was the municipality reporting the presence of a cycle track, when the infrastructure was a buffered painted lane. Agreement between municipal data and verified installation dates was only 42% in Calgary, 75% in Toronto, and 83% in Vancouver. Infrastructure doubled from 19.2 to 34.2 km/1,000 km roads in Vancouver, 18.7 to 40.2/1,000 km in Toronto, and 1.2 to 11/1000 km in Calgary over the study period. There was accelerated infrastructure implementation in Calgary and Toronto related to the onset of the COVID-19 pandemic. This study highlights and addresses data gaps necessary to examine accurate trends in implementation and to enable future longitudinal studies related to the impact of infrastructure on safety and mobility
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».