Assessment of mobility trends and transportation-related emissions in Canadian cities during the post-COVID-19 pandemic period
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There were some new characteristics of urban transportation in the later stage of the COVID-19 pandemic. This study investigated the transportation-related emissions in major cities of Canada during the post-COVID-19 pandemic period, with a focus on evolving transportation behaviors and environmental effects. The analysis was based on data collected from various provinces in Canada, encompassing greenhouse gases (GHGs), traffic volume, fuel consumption by vehicles and airlines, and air quality. The aviation sector nearly reverted to pre-pandemic levels by 2022, with significant rebounding of kerosene-type jet fuel consumption. Emission analysis from September 2020 to December 2022 showed the changes in NO2, CO, SO2, PM2.5, and O3 levels. Key observations include a gradual return to pre-pandemic emission levels. For instance, the average NO2 levels in Vancouver showed variations from 14.2 ppb in 2020 to 15.4 ppb in 2022, while average CO levels fluctuated between 0.18 ppm in 2020 and 0.22 ppm in 2022. These changes are attributed to multiple factors, including the pandemic, fuel price hikes, increased electric vehicle usage, and altered commuting patterns. The results can help further explore the mobility and emissions patterns impacted by human activities, which have implications with respect to improving air quality and reducing GHG emissions in urban areas.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle