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Enregistrement W7010730707

Investigating the effects of the urban environment on cyclist exposure to near-roadway air pollution

2014· dissertation· en· W7010730707 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir pollutionContext (archaeology)PollutionPollutantAir pollutantsUrban areaAir quality indexUrban environment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis seeks to understand how the built environment and surrounding land use affect variations in near-roadway air pollution. In particular, two air pollutants are investigated: ultrafine particles (UFP) and black carbon (BC). Specifically, the study explores this question in the context of urban cycling. That is, how do factors such as traffic, buildings, and cycling infrastructure affect the concentration of air pollution to which cyclists are exposed?These answers are sought by way of a large-scale environmental monitoring campaign on the Island of Montreal during the summer of 2012. The campaign is comprised of two components: a mobile measurement portion whereby bicycles equipped with air pollution monitoring equipment cycle across roughly 500 km of unique roadway collecting UFP and BC concentrations, paired with global positioning system (GPS) data which allowed air pollution levels to be associated with the street on which they were collected—and a fixed site monitoring portion whereby research assistants measured pollution and counted traffic volumes and composition for set intervals of time at 73 locations. The overarching objective was to explain the variations in air pollution concentration by meteorological and built environment data, using land-use regression (LUR) analysis techniques. The mobile analysis relies primarily on geographic information systems (GIS) based land-use data while the fixed site analysis relies primarily on field measurements.Several investigations follow from this general data collection campaign. From the fixed site data a LUR model is developed based on meteorological factors, vehicular volumes and compositions, and built environment characteristics of the roadway corridor. These data also form the basis of a secondary investigation which explains the differences in UFP levels on opposite sides of the same street using wind, urban canyon, and traffic characteristics. Notable findings include support for some meteorological and urban canyon effects on air pollution, the relevance of both vehicular volumes as well as the truck component thereof.Two investigations arise from the mobile data collection campaign. The first attempts to explain the variations in air pollution using meteorological, land-use, and roadway characteristics, including results from a mesoscopic traffic simulation. The second seeks to understand how the nature of cycling infrastructure and cycling network design affect cyclists’ exposure to pollution. In addition to the effects captured in the fixed site analysis, relevant observations include the strong effects of nearby highways, especially for BC, and nearby restaurants, especially for UFP. The latter investigation from the mobile campaign shows that cycling facilities along major roads tend to have higher levels of pollution, however separated cycling infrastructure did reduce exposure to BC, perhaps owing in part from their greater distance from the street centerline. However the strongest reductions in air pollution were observed on multi-use trails, which typically run through parks and are located at substantial distances from the street.Together, these investigations use a novel methodological framework to unravel the interactions between cycling, the built environment, land use, traffic, and air pollution.Keywords: black carbon; cycling infrastructure; cycling facilities; cyclist exposure; environmental monitoring; land use regression; air pollution exposure; ultrafine particles

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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