Healthy routes for active modes in school journeys
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, walking and cycling to school have decreased conversely to the use of private cars due to its greater level of comfort and safety.However, the use of active modes of transport for short journeys is more economically and socially adequate as well as a healthier way of traveling.Active modes of transport can be defi ned as means of travel and transportation at low speed, which take up little space on the road, are air and noise non-pollutant, thus being regarded as more sustainable and a real alternative to cars.On the other hand, urban sustainable mobility implies the defi nition of policies and actions that rely on the promotion of less pollutant, economic, and more equitable modes of transport.To promote this modal shift, some policies focus on the facilities and urban form improvements to increase safety, namely for pedestrians.In this paper a different way to promote the use of active modes in school journeys is proposed and presented, which essentially uses and integrates information from noise and air pollution in the route-planning process to generate healthy routes.The concept of generation of healthy routes was triggered by the need to reduce the exposure to noise and air pollution in school journeys, which can affect the children's health and quality of life.The healthy route model involves the contamination of the distances of the transport network, according to the urban environmental noise levels and the concentration of particles -PM10, thus allowing the defi nition of the less polluted, less noisy and healthier route for active modes.The performance of the model is assessed by calculating the noise and air pollution exposure rates in the obtained routes, in comparison with the shortest route.To validate the model and its potential for the promotion of active modes, a case study is presented in a city center located in North of Portugal for three different school journeys.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».