Understanding bicycle sharing systems: user and system insights from three cities in North America
Notice bibliographique
Résumé
L'objectif principal de cette dissertation est d'examiner les SVLS d'un point de vue systémique, ainsi que de la perspective des usagers, afin de contribuer à notre compréhension de ces systèmes innovateurs, et comment ils influencent nos systèmes de transports urbains. Cette dissertation examine les SVLS de trois villes Nord-Américaines : BIXI à Montréal, au Canada; DIVVY à Chicago, et CitiBike à New York aux États-Unis.D'un point de vue systémique, cette dissertation se penche sur trois questions. Premièrement, ce document quantifie l'influence de données météorologiques, temporelles, d'infrastructure cyclable, de l'utilisation du territoire, et de l'environnement urbain sur l'utilisation des SVLS, à travers l'usage de modèles linéaires multi-niveaux mixtes. Deuxièmement, la présence de corrélations spatio-temporelles dans l'usage des SVLS est investiguée grâce au développement de modèles panels d'erreur spatiale et de délai spatial. Troisième, nous explorons la présence et l'influence de l'endogénéité de la décision d'installer de l'infrastructure de SVLS sur le « véritable » impact de l'infrastructure de SVLS sur l'utilisation des SVLS. En termes de perspective de l'usager, cette dissertation étudie le comportement des SVLS au niveau de trajets individuels afin d'examiner les choix de destination des cyclistes. Spécifiquement, le processus de décision impliqué dans le choix d'une destination après avoir choisi un vélo à une station de SVLS est étudié. Cette dissertation investigue aussi l'influence de la taille des échantillons sur les perspectives d'usager et du système. Spécifiquement, une évaluation systématique de l'impact de la taille des échantillons sur les résultats des modèles, des mesures d'inférence, et la capacité de prédiction est proposée.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».