Physiological markers of traffic-related stress during active travel
Notice bibliographique
Résumé
Understanding perceptions of safety and comfort (PSC) while walking or cycling is essential to accommodating and encouraging active travel, but current measures of PSC, primarily surveys, suffer from validity and reliability issues. Physiological markers of stress like electrodermal activity and heart rate variability have been proposed as alternative, objective measures of PSC. This paper presents a literature summary and conceptual framework examining the use of physiological stress markers during walking and cycling. The existing studies of active traveller stress markers report inconsistent findings and account for limited controls. We propose a comprehensive conceptual framework to describe the array of dynamic stimuli experienced during active travel, with complex appraisals and multidimensional stress responses that feedback to travel behaviour and stimuli exposure, and culminate in a set of physiological outcomes triggered by activation of the autonomic nervous system – all moderated by numerous personal and trip-related factors. The key challenge of inferring traffic-related fear or discomfort from physiological markers measured on-road is potential confounding effects of: (1) non-traffic factors that induce or modify stress responses, (2) traffic factors that induce stress responses not associated with safety or comfort, and (3) personal and environmental factors that directly influence physiological measurements outside of a stress response. No physiological stress marker has yet been shown to be reliable for on-road active travellers, particularly not for inter-subject comparisons. Physiological markers have the potential to provide high-resolution, objective information about pedestrian and cyclist PSC, but further research, particularly controlled experiments, and more precise study framing are needed to ensure validity and address moderating and confounding factors.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».