Cycling rate trends from Canada’s national volunteer cycling count
Notice bibliographique
Résumé
Pedal Poll/Sondo Vélo, Canada’s national volunteer bicycle count, completed its fourth count year in 2024. We analyzed this large, crowdsourced dataset of 204,584 people on bikes counted across 64 Canadian communities over four years to examine trends in cycling rates (people on bikes/hour) and their associations with cycling infrastructure type and accessibility to destinations. We classified the infrastructure at count sites according to the Canadian Bikeway Comfort and Safety (Can-BICS) classification system using Google Street View imagery and linked count sites to accessibility to destinations using national Spatial Access Measures (SAM) data. We used generalized linear mixed models to model the relationship between bicycle counts and the count year, count time of day, infrastructure at count sites, and accessibility to destinations, and included random effects for repeated sampling at the same count sites over time. We found that, relative to sites with no cycling infrastructure, medium and high comfort cycling infrastructure was associated with 55% and 105% higher cycling volumes respectively. Similarly, a 1 interquartile (IQR) increase in accessibility to destinations was associated with 65% percent increase in cycling volume. Relative to weekday morning counts, weekdays from 4–6 pm were associated with 53% higher cycling volumes, and weekends from 12–2 pm were associated with 28% higher cycling volumes. We did not see a change in the rate of people cycling over time at sites with medium or high comfort cycling infrastructure, but for the 112 count sessions at sites with low comfort infrastructure, each successive year was associated with a 12% decrease in cycling volume. These findings show that safe, high-comfort cycling infrastructure and accessibility to destinations are both associated with higher rates of cycling, and they highlight the value of a growing volunteer-collected dataset for advancing evidence on cycling in Canada. • Volunteer-collected cycling data provides insight into cycling in Canada. • High comfort cycling infrastructure is associated with higher rates of people cycling. • Accessibility to destinations by bike is associated with higher rates of people cycling.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».