Trip motive in time and space: the impact on black carbon exposure
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exposure in transport contributes to almost a quarter of accumulated exposure over a day, however in Flanders individuals travel for only 6% of the time. Evidence is emerging that high concentration peaks, for example in transport, are responsible for important health effects. Objectives: We evaluate trips with different motives, and try to discover spatial and temporal characteristics typical for trips with a specific motive. The effect on in-traffic exposure to Black Carbon (BC) is assessed. Methods: In 2010, 62 people volunteered to participate in a Flemish study examining personal exposure to the air pollutant BC using portable µ-aethalometers. The participants were also equipped with an electronical diary to register activities and trips. A Global Positioning System was built in the handheld computer and tracked the trips of volunteers. Results: Over 1500 trips were registered, and assigned by the participants to 6 modes of transport. Trip motive was defined as one of 10 activities performed at the destination side of a trip (only if this was a home-based activity, the diary entry at the origin was defined as trip motive). 61% of all trips with motive work were on weekday peak hours. Half of social and leisure trips are in the weekend and another third is on off-peak hours. Transport modes are distributed quite evenly over trips with different motives. More than 50% of all non-rail commute trips are on highways or on other major roads, daily shopping trips are mainly driven on local roads. As a result, average exposure during commute trips is highest (5.7 µg/m³). Exposure during daily shopping trips is much lower (4.0 µg/m³). In addition, commute trips have almost twice the duration of daily shopping trips. Conclusions: Average concentrations encountered during trips with different motives, are mainly driven by the timing of those trips and road choice. Exposure to BC is highest during car commute trips.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».