Influence of the Natural and Built Environment on Personal Exposure to Fine Particulate Matter (PM2.5) in Cyclists Using City Designated Bicycle Routes
Notice bibliographique
Résumé
Urban cyclists are exposed to many traffic-related air pollutants including particulate matter (PM) that may increase vulnerability to health effects. This study investigates second-by-second personal exposure to PM2.5 (fine particulate matter that is 2.5 microns in diameter and less) along bicycle commuting paths, and assesses elements of the natural and built environment for the relative importance of these factors in understanding the variability in PM2.5 personal exposure. Urban cyclists were carrying high resolution PM2.5 monitors (placed in a backpack) in combination with portable GPS trackers to provide a spatial identity to each one-second pollutant measurement. The results of this study indicate that daily averages of PM2.5 concentrations from all bicycle routes were weakly correlated with meteorological variables, however, a strong influence of regional levels of PM2.5 was observed. Geospatial analysis of PM2.5 personal exposure concentrations showed a considerable variation within routes, correlated with land use (with lower concentrations in parks and higher in industrial areas) and clustered at four areas: busiest bridge, heavily trafficked road segments, the downtown urban core, and two construction sites. This study has found many incidences of personal exposure to PM2.5 exceeding the provincial guidelines for healthy activity (e.g., very poor (PM2.5 > 91 μg/m3) pollution concentrations are clustered in three regions: approaching the bridge in the west part of the city; the downtown urban core; and two under construction spots), which suggests behavioural and infrastructure modifications in balancing the health benefits of cycling with the environmental exposure to air pollutants.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».