A cordon count program for pedestrians and bicycles commuting to/from a winter city university campus
Notice bibliographique
Résumé
Pedestrian and bicycle traffic monitoring programs generate data that can be used to improve safety, promote healthy lifestyles, and improve design of non-motorized facilities. Traffic monitoring is well established for motorized vehicles, but is still developing for pedestrians and bicycles (non-motorized modes). Specifically, there is a need to establish systematic and flexible monitoring programs that capture the unique travel patterns of pedestrians and bicycles for various land uses and demographics. The purpose of this research is to design and implement a pedestrian and bicycle cordon count program in the context of a university campus in a winter city. The approach to the research was to design the data collection plan, collect and process the data, and analyze it to calculate the simultaneous cordon counts, daily volumes, and average weekday traffic statistics at each data collection site. Automatic equipment counts and manual counts by video were used to collect data throughout the year to determine patterns for each season-semester combination. Findings provide insight into modal, temporal, and spatial characteristics of pedestrians and bicycles at the University of Manitoba Fort Garry campus. Specifically: 1) pedestrian patterns seem more affected by semester than weather, 2) bicycle patterns seem more affected by weather than semester, and 3) the spatial distribution of traffic does not remain constant at the sites throughout the year. The research assists jurisdictions in planning data collection programs for similar urban activity areas, develops a novel approach to pedestrian and bicycle traffic data collection within a cordon count program, and provides data inputs for transportation infrastructure planning and design decisions in the campus area.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».