Evaluation of daily time spent in transportation and traffic-influenced microenvironments by urban Canadians
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to traffic and traffic-related air pollution is associated with a wide array of health effects. Time spent in a vehicle, in active transportation, along roadsides, and in close proximity to traffic can substantially contribute to daily exposure to air pollutants. For this study, we evaluated daily time spent in transportation and traffic-influenced microenvironments by urban Canadians using the Canadian Human Activity Pattern Survey (CHAPS) 2 results. Approximately 4–7% of daily time was spent in on- or near-road locations, mainly associated with being in a vehicle and smaller contributions from active transportation. Indoor microenvironments can be impacted by traffic emissions, especially when located near major roadways. Over 60% of the target population reported living within one block of a roadway with moderate to heavy traffic, which was variable with income level and city, and confirmed based on elevated NO 2 exposure estimated using land use regression. Furthermore, over 55% of the target population ≤ 18 years reported attending a school or daycare in close proximity to moderate to heavy traffic, and little variation was observed based on income or city. The results underline the importance of traffic emissions as a major source of exposure in Canadian urban centers, given the time spent in traffic-influenced microenvironments.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».