On your left! Why Montreal sees more cycle commuting than Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Toronto sees significantly lower rates of bicycle commuting than does Montreal, a city with nearly 1 million fewer people.Existing research on cycling rates largely points to the influence of different built environments and policy decisions to account for this disparity, with little information available as to why these differences exist.Drawing on scholarly research, popular media, as well as government and historical documents, I examine how Toronto and Montreal's cycling landscapes came to be.My research shows that an influential grassroots cycling advocacy ecosystem existed in the early years of the bicycle's popularity in Montreal, where no comparable network existed in Toronto.These findings illustrate the importance of a strong popular cycling movement for the construction of cycling infrastructure and the implementation of relevant cycling policies. RésuméToronto compte beaucoup moins de cyclistes que Montréal, ville qui compte près d'un million d'habitants de moins.Les recherches existantes sur les taux de pratique du vélo soulignent largement l'influence des différents environnements bâtis et des décisions politiques pour expliquer cette disparité, mais peu d'informations sont disponibles sur les raisons de ces différences.En m'appuyant sur des recherches universitaires, des médias populaires, ainsi que des documents gouvernementaux et historiques, j'examine comment le paysage montréalais, plus favorable au vélo, s'est développé.Mes recherches montrent qu'un écosystème local influent de défense du vélo existait dès les
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,002 |
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 ».