Exposure to noise and air pollution by mode of transportation during rush hours in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
According to the World Health Organization, air pollution and road traffic noise are two important environmental nuisances that could be harmful to the health and well-being of urban populations. Earlier studies suggest that motorists are more exposed to air pollutants than are active transportation users. However, because of their level of physical activity, cyclists also inhale more air pollutants. The main objective of this paper is to measure individuals' levels of exposure to air pollution (nitrogen dioxide – NO 2 ) and road traffic noise according to their use of different modes of transportation. Three teams of three people each were formed: one person would travel by bicycle, one by public transit, and the third by car. Nearly one hundred trips were made, from various outlying Montreal neighbourhoods to the downtown area at 8 am, and in the opposite direction at 5 pm. The use of mixed models demonstrated that public transit commuters' and cyclists' levels of exposure to noise are significantly greater than motorists' exposure. Again, using mixed models, we found that although the levels of exposure to the NO 2 pollutant do not significantly differ among the three modes, the inhaled doses of NO 2 pollutant are more than three times higher for cyclists than for motorists due to their stronger ventilation rate. It is hardly surprising that the benefits of physical activity are of course greater for cyclists: they burn 3.63 times more calories than motorists. This ratio is also higher for public transport users (1.73) who combine several modes (walking, bus and/or subway and walking).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».