Effects of Perceived Traffic Risks, Noise, and Exhaust Smells on Bicyclist Behaviour: An Economic Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Active mode (walking, bicycling, and their variants) users are exposed to various negative externalities from motor vehicle traffic, including injury risks, noise, and air pollutants. This directly harms the users of these modes and discourages their use, creating a self-reinforcing cycle of less active travel, more motorized travel, and more harmful effects. These impacts are widely recognized but seldom quantified. This study evaluates these impacts and their consequences by measuring the additional distances that bicyclists travel in order to avoid roads with heavy motor vehicle traffic, based on a sample of German-Austrian bicycle organization members (n = 491), and monetizes the incremental costs. The results indicate that survey respondents cycle an average 6.4% longer distances to avoid traffic impacts, including injury risks, air, and noise pollution. Using standard monetization methods, these detours are estimated to impose private costs of at least €0.24/cycle-km, plus increased external costs when travellers shift from non-motorized to motorized modes. Conventional transport planning tends to overlook these impacts, resulting in overinvestment in roadway expansions and underinvestments in other types of transport improvements, including sidewalks, crosswalks, bikelanes, paths, traffic calming, and speed reductions. These insights should have importance for transport planning and economics.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».