MEASURING CYCLISTS' EXPOSURE TO TRAFFIC EMISSIONS ACROSS URBAN CYCLING FACILITIES
Notice bibliographique
Résumé
This paper seeks to examine the relationship between traffic emissions and cyclists’ exposure to air pollution across a variety of cycling facilities within the Island of Montreal. The concentration of ultra-fine particulate matter (UFP) was measured at each second along a set of cycling routes. Two pairs of research assistants cycled on 25 unique routes over a five-week period. Most routes were measured on four occasions: during the morning and evening peak periods on two separate days. Each route was approximately 25 ± 3 km for a total of approximately 600 km, covering nearly all 425 km of cycling facilities on the Island of Montreal as well as other common cycling corridors. A map of air quality across this network was generated for the morning and afternoon periods indicating significant differences in air pollution levels with the morning period associated with worse UFP levels. This is attributed to traffic flows which are higher during the morning as well as lower ambient temperatures. Preliminary results show a significant correlation between cyclists’ exposure to UFP and measured traffic volumes (p<0.05), but even stronger correlation between exposure and the volume of trucks (p<0.01), indicating that vehicle composition may be an instrumental component of traffic data collection. Furthermore, results show that UFP exposure is inversely correlated to the distance between the bike path and the road (p<0.05) and that on average, bike lanes separated by a lane of parked cars have UFP levels 28.5% lower than without (p<0.05).
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».