Energy and environmental footprints of urban travel: The case of the city of Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Le secteur du transport est la deuxième source d'émission de gaz à effet de serre la plus importante au Canada et la première source de certains polluants atmosphériques, notamment, les oxydes de nitrogène et les monoxydes de carbone. Ces émissions sont des menaces sévères envers l'environnement et la santé de la population. Celles-ci encouragent les chercheurs et les praticiens à les quantifier avec précision et à les inclure dans leurs évaluations des politiques du transport. Cependant, les études démontrent que les usagers de la route ne sont généralement pas conscients de l'énergie et des impacts environnementaux qu'ils utilisent et n'arrivent pas à relier leurs déplacements personnels et les impacts qui en ressortent. Pour répondre à ce manque, cette étude examine la faisabilité de produire des coûts énergétiques et environnementaux aux déplacements des usagers de la route à Montréal.L'objectif est de simuler et d'estimer la consommation de carburant et les émissions qui résultent de la conduite à Montréal sous différentes conditions. En ce sens, j'ai combiné les résultats d'un modèle de demande de voyage au niveau macroscopique (EMME) et d'un simulateur d'émissions des véhicules motorisés (MOVES) pour déterminer les taux d'émissions. Ensuite, j'ai monétarisé les taux obtenus en utilisant le prix moyen du carburant pour l'année 2017, le coût marginal social du carbone et les coûts associés des majeurs polluants atmosphériques qui affectent la santé de la population. De plus, les calculs du coût de temps de voyage ont été obtenus grâce à un sondage auprès des résidents de Montréal sur leurs valeurs du temps. Grâce à ces informations, j'ai calculé le coût de déplacement général ($/km) pour chaque région de Montréal. La moyenne résultante varie de 0.12$/km à 0.7$/km pour les coûts de carburant, 0.018$/km à 0.13$/km pour les coûts des gaz à effet de serre, 0.002$/km àX0.08$/km pour les coûts de la pollution associée à la santé de la population, et de 0.27$/km à 3.25$/km pour les coûts du temps de déplacement qui varient grandement selon le temps de la journée et les localisations.J'ai mené un sondage sur les usagers de la route à Montréal pour analyser les perceptions, les préférences et les comportements en lien avec les coûts du carburant, les coûts sociaux des gaz à effet de serre et les coûts de la pollution associée à la santé de la population. Suite aux résultats du sondage, approximativement 85% des répondants ne pouvaient pas estimer les coûts sociaux des gaz à effet de serre et les coûts de la pollution associée à la santé de la population à travers différents modes. D'autres répondants ont surestimé ces coûts et ont présenté des coûts environnementaux plus élevés pour le transport en commun (métro) que pour les véhicules personnels. De plus, les répondants préfèrent recevoir ce type d'information en unités monétaires plutôt que les unités originales (grammes, litres, etc.) et préfèrent recevoir l'information par les applications mobiles. J'ai pu observer que les informations sur les impacts environnementaux et les consommations de carburant peuvent influencer les décisions de déplacements des répondants et surtout leur comportement sur le choix de routes. Finalement, 70% des répondants utiliseraient ce type d'information et 30% seraient prêts à payer en moyenne 7$/mois pour obtenir de telles informations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».