Daily Time in Transportation and Traffic by Urban Canadians
Notice bibliographique
Résumé
Traffic is an ever-present issue in urban centers and exposure to traffic and traffic-related air pollution is associated with wide-ranging health effects. Results from the Canadian Human Activity Pattern Survey (CHAPS) 2 were used to evaluate daily time spent in transportation and traffic by urban Canadians. It was estimated that Canadians spend 4-7% of daily time in on- or near-road locations, mainly from time spent in a vehicle with smaller contributions from time spent in active transportation. Furthermore, when in a vehicle, 44-61% of the target population was in moderate to heavy traffic. In addition, 11-22% of the target population was in moderate to heavy traffic while engaged in active transportation. Over 60% of the target population reported living near a busy roadway, which varied with income level and city of residence. People living near major roadways also spent more daily time in the vicinity of moderate to heavy traffic. Over 55% of the target population ≤18 years reported attending a school or daycare in close proximity to a busy roadway, with little variation based on income level and city. Overall, these results indicate that urban Canadians spend a considerable amount of daily time in transportation and traffic-influenced microenvironments. Quantitative measures of time spent in these microenvironments provide support for initiatives or strategies designed to mitigate population exposure to traffic and traffic-related air pollution.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».