Uniquely Satisfied: Exploring Cyclist Trip Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Despite increasing interest and focus on cycling planning and infrastructure, many research and policy frameworks overlook two important aspects of cycling: motivations and trip satisfaction. While many studies have found that cyclists are more satisfied with their commute than other mode users, few have explored why. The authors hypothesize that different types of cyclists—defined by their reasons for cycling and seasonal mode patterns—will derive different levels of satisfaction from cycling. Therefore, this study attempts to 1) examine the effect of built environment characteristics (e.g. intersection density, land use), trip characteristics (e.g. distance and slope) and season on cycling trip satisfaction, 2) group respondents into 'cyclist types' based on a cluster analysis of motivations for cycling and their alternate (winter) mode, and 3) understand how these personal characteristics moderate the relationship between built environment and trip characteristics and expressed trip satisfaction. This is accomplished using a university-wide travel survey administered in winter 2011, in which commutes to McGill University were asked to report their last trip to McGill. If the person uses a different mode during the fall he was asked to report it as well. Individuals were also asked to report their level of satisfaction with these trips. Surprisingly, the expected relationship between distance, slope and objectively measured elements of the built environment and trip satisfaction was not found. Similar to previous research, cyclists are found to be more satisfied with their commute than other mode users. Year-round cyclists are less satisfied with their travel than those who only cycle in good weather; while Cycling Enthusiasts are significantly more satisfied than most cyclists motivated by convenience. This work emphasizes the need to look beyond the built environment and trip characteristics to better understand cyclist trip satisfaction.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».