Development of an integrated transport and emissions model and applications for population exposure and environmental justice
Notice bibliographique
Résumé
Road transport has a tremendous impact on local urban regions as well as global planetary health. This impact is especially great given the large quantities of greenhouse gases and local air pollutants released across the world, quantities that continue to increase. For metropolitan regions, reductions in traffic-related air pollution are paramount. Which baseline is used and which strategies should be implemented are both vital questions in this regard. Integrated transport and emissions models are important tools that aid metropolitan planners in answering those questions. A regional traffic assignment model has been connected to a detailed emission processor for the Montreal metropolitan region. The road transport model contains details on all private driving trips across a standard 24-hr workday, including congested link speeds and stochastic path distributions. Meanwhile, the emissions processor incorporates local vehicle registry data and Montreal-specific ambient conditions in the estimation of both running and start emissions. Outputs include hourly link-level and trip-level emissions for greenhouse gases, hydrocarbons, and nitrogen oxides. Three research studies were then explored that were anchored by the integrated transport and emissions model. The first involved testing model sensitivity to variations in input data and randomness. The second study was aimed at understanding the land-use and socioeconomic determinants of traffic-related air pollution generation and exposure. The third study encompassed an equity analysis of social disadvantage, traffic-related air pollution generation and exposure. Major findings include evidence that: start emissions and accurate vehicle registry data have the biggest impact on accurate regional emission inventories; neighbourhoods closer to downtown tend to be low emitters while having high exposures to traffic-related air pollution, while the opposite is true for neighbourhoods in the suburbs and periphery of the region; and marginalized neighbourhoods with high social disadvantage tend to have the highest exposure levels in the region, while at the same time generating some of the lowest quantities of traffic-related air pollution. These findings support the claim that traffic is creating environmental justice issues at the metropolitan level.
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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 ».