My long distance low commitment casual bicycle: Understanding BIXIs first winter
Notice bibliographique
Résumé
Encouraging cycling year-round has been acknowledged as both a need and a challenge in North American winter cities like Montreal, QC. While the wide-ranging benefits of cycling for transportation are well-documented, winter conditions often deter riders. In 2023, Montreal’s bike-share company BIXI introduced a pilot year-round service, extending their usual AprilNovember season through the winter. Given bike-share's unique ability to attract new cyclists, BIXI’s 2023-24 winter service represents a key development in the advancement of winter cycling. In this thesis, I use data from an online questionnaire survey as well as open data from BIXI and EcoCounter to understand the outcomes of BIXI’s pilot project, both for the bike-share service and for winter cycling in Montreal more broadly. My analysis confirms established trends in winter cycling literature on demographic disparities and the role of convenience and perceived safety in decisions to cycle. Yet, I also present a unique user-focused perspective on the “enjoyment” factor of winter cycling, highlighting its significance for future behaviour retention. I identify moments of success and areas for improvement for BIXI, as well as suggestions for policymakers seeking to grow winter cycling in Montreal and in other winter cities. This research contributes new primary data to the limited literature on winter bike-share, supporting the development of more inclusive, resilient, and sustainable year-round active mobility systems.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».