Existence and Use of Low-Pollution Route Options for Observed Bicycling Trips
Notice bibliographique
Résumé
Do routes with lower doses of air pollution exist in real-world bicycling networks, and do bicyclists actually use those routes? Low-pollution-dose alternative routes for a sample of urban cycling trips were modeled and compared with shortest paths. Bicyclists’ actual route choices on the same trips were observed with the use of GPS data and compared with the low-dose and shortest paths alternatives. With use of past studies of pollution exposure levels and simplified ventilation rates, link-inhaled doses of air pollution were estimated. Findings suggest that a majority of trips have lower-dose alternatives to the shortest path, with a 12% average dose reduction. Cyclists tend to choose routes with pollution concentrations between those of shortest paths and minimum-dose routes, but they also travel considerably farther, leading to total inhaled doses that are higher than on either alternative route. People’s seeming avoidance of nontraffic factors such as hills, excess turns, and difficult intersections leads to longer than optimal detours from a pollution avoidance perspective. Bike paths and bike boulevards (traffic-calmed streets with bicycle priority), as well as denser street grids, appear to provide effective low-pollution alternatives, although such routes tend to encourage excess detours that can add to total inhaled dose. Bike lanes can draw cyclists onto more polluted routes in some circumstances, with poor pollution inhalation outcomes. Overall, excess doses did seem to be a common problem for this sample of cyclists on a real-world network. The study’s findings support policies that provide dense networks of attractive facilities that encourage cyclists to choose direct, lower-pollution routes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».