A New Approach in the GIS Bikeshed Analysis with Consideration of Topography, Street Connectivity, and Energy Consumption
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, bike planning has garnered attention from planners and the public as a sustainable mode of transportation and as a means to exercise and reduce health risks. In addition, following the success of bike-share programs in cities in Paris and Lyon, France, and Montreal, Canada, several US cities initiated similar programs. With this background, GISs have been applied to conduct a spatial analysis and produce heat maps of bike-travel demand and suitable areas for a bike-sharing program. These studies include a variety of factors, such as demographics of residents, land use, street types, and available bike facilities and transit services. However, there have been few studies that take topography and street connectivity into account. The study proposes a method to combine topography and presence of intersections with estimates of energy used to bike, and incorporate the resulting travel-impedance factor, as well as street connectivity, into a GIS analysis. Using the case in Montgomery County, Maryland, USA, where elevation and street connectivity varies substantially among neighborhoods, this study shows how the size and shape of bikesheds originating from proposed light rail stations vary in the GIS analysis with or without taking into account these critical factors. The analysis results have significant implications for various bike planning programs using a GIS analysis.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».