Cycling in Winter: Exploring innovative design principles and practices to support all season bicycle commuting for Winnipeg and Winter Cities worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Cycling has experienced a renaissance in cities across North America over the last decade as it is embraced by urbanites for its convenience and affordability, and by governments to mitigate road congestion and climate change. Cycling levels are at their peak during the spring and summer season, yet as more people take up cycling they are adapting to winter weather in order to commute year round. Supporting cycling in winter is an underdeveloped area of municipal policy and the focus of this supervised research project. Cities in Canada and the northern United States have winter climates with snowfall, ice, and freezing temperatures for significant periods of the year. Cold weather climates present a variety of challenges to city planners in order to maintain sustainable transportation systems. Winter planning for cycling has become the next “hot topic” in Canada and the United States yet many winter cities are just beginning to look at strategies to promote four season cycling. How can cities determine the best policies, plans and programs to better support cycling in winter? What bicycle route, road network or bicycle facility should a city select to accommodate the requirements of snow removal and winter maintenance? How can these decisions be integrated into long term comprehensive bicycle plans? This project will answer these questions through a literature review, a peer city review and the elaboration of design principles for winter bicycle networks. (...)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».