An Interactive Route Planner Incorporating Air Pollution and Cycling Determinants to Facilitate and Promote Cycling in Metro Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
S-30A1-6 Background/Aims: With increasing fuel costs, greater awareness of greenhouse gas emissions and increasing obesity levels, cycling is promoted as a health promoting and sustainable transport mode. To facilitate cycling amongst the general public and to optimize new cycling route design by transportation planners, we developed a cycling route planner (http://cyclevancouver.ubc.ca) for Metro Vancouver, Canada. Methods: The geographical information system-based planner is unique in its incorporation of multiple user-specified factors that influence the choice to bicycle (eg distance, elevation gain, safety, route features, and links to transit) and traffic-related air pollutant exposures in selecting the preferred routing. Using a familiar and user-friendly Google Maps interface, the planner allows individuals to seek optimized cycling routes throughout the region based on their own preferences. In addition to the incorporation of multiple user preferences in route selection, the planner is unique in its use of topology to minimize data storage redundancy, reliance on node/vertex index tables to increase the efficiency of optimal route selection process and the use of web services and asynchronous technology to create a rich media application with quick data delivery. Results: In addition to route output, the planner also provides route-specific information on distance, net elevation gain, duration, calories burned, air pollution exposure, and carbon dioxide emissions reduction (relative to travel by automobile). The code and input data requirements are readily transferable to other locations, making possible the development of similar planning tools elsewhere. Conclusion: Use of this tool can help promote bicycle travel as a form of active transportation and help lower CO2 and air pollutant emissions by reducing car trips.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».