Noise impacts and social justice analysis of off-peak deliveries in the Greater Toronto Area
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates noise impacts of Province of Ontario legislation that permitted off-peak deliveries (OPD) in the Greater Toronto Area (GTA), Canada, which was initiated at the beginning of the pandemic lockdown in March 2020. The study presents an analysis of noise complaints, results of a community noise survey of residents living near retail stores that received deliveries during evening and night-time hours, and analysis of racial and income disparities in noise impacts. 0.76 % of total noise complaints in Toronto are found to be due to off-peak commercial deliveries, indicating that OPD are a small but non-negligible portion of the noise experienced by residents. The community noise survey gauged noise perception by residents before and after the onset of the pandemic, when OPD began. Noise from ‘nearby business establishments’ reduced for most residents during the pandemic. Ratings of noise levels at all times of day decreased since the pandemic began, except for night-time, which increased for a small number of residents both within and outside of 150 m of a known OPD site. Only 7.2 % of respondents within 150 m of a known site of OPD ‘always’ heard evening/night-time truck deliveries to nearby businesses. Out of ten common noise sources presented to respondents, evening/night-time truck deliveries to nearby business establishments were the seventh most frequently heard noise for those living near known sites of OPD, and the least often heard for those living beyond 150 m from known sites of OPD. We do not find significant racial or income disparity in perception of evening/night-time truck deliveries noise. • A noise survey is conducted to study the noise impacts of the OPD program. • On average, off-peak truck deliveries are heard less often than day-time deliveries. • No significant racial/income disparity is found in noise perception due to the OPD.
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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) | 0,000 | 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 ».