Mapping change in cycling infrastructure across Canada: What, where, and for whom?
Notice bibliographique
Résumé
INTERVENTION: Governments are investing in safer cycling infrastructure to provide transportation options that support health, mobility, and environmental outcomes; these can be considered population health interventions. RESEARCH QUESTION: We aimed to measure change from 2022 to 2024 in cycling infrastructure in Canada to understand what and where changes happened, and who was impacted. METHODS: We extracted data from OpenStreetMap.org (OSM) in 2022 and 2024 and coded them according to the Canadian Bikeway Comfort and Safety (Can-BICS) classification system (high, medium, or low comfort and safety). We measured differences (2022-2024) in length and type of cycling infrastructure within census subdivisions. We related differences in cycling infrastructure metrics with population composition within dissemination areas, nationally, by city size, and for particular cities, examining specific population groups (children, older adults, recent immigrants, racialized people, and low-income populations). RESULTS: Total Can-BICS-OSM cycling infrastructure in 2024 increased to 27,098 km (15.3%) from 23,502 km in 2022. Most new infrastructure was multi-use paths (2725 km). High-comfort bike-only paths increased by nearly 50% (49 km). Nationally, access increased for recent immigrants, racialized people, and people with low incomes. Overall, areas with more children and older adults saw less increase in access to infrastructure, but within small and medium cities there were often increases. CONCLUSION: Using a national dataset, we detected an increase in cycling infrastructure in Canadian communities, with mobility and health implications for many equity-deserving population groups. The greatest increases, proportionally, in cycling infrastructure were seen in small- and medium-sized cities.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».