Investigating the Link Between Cyclist Volumes and Pollution Levels Along Bicycle Facilities in Dense Urban Core
Notice bibliographique
Résumé
Cycling as a mode of travel is becoming more popular especially in dense urban areas and with this reality comes concerns for cyclist safety. These concerns have lead to different studies focusing on injury occurrence and severity analyses as well as helmet effectiveness and bicycle facility design. An issue that has yet to attract much attention is cyclist exposure to traffic-related air pollution. Cyclists generally ride alongside cars and therefore are exposed to higher ground-level concentrations of nitrogen oxides, carbon monoxide, volatile organic compounds, fine particulate matter and ground-level ozone which could lead to adverse health outcomes. In this paper the authors explore the air pollution levels along different types of bicycle facilities using a nitrogen dioxide (NO2) land-use regression model previously developed for Montreal. A comparison of over twenty cycling corridors is carried out as well as an evaluation of the potential exposure of cyclists to air pollution along five different routes. As expected, the authors observe that corridors with either a bicycle lane or cycle track generally rank higher in terms of bicycle volumes; they also have higher NO2 concentrations than corridors without bicycle facilities. This indicates that facilities that attract a large number of cyclists are also the ones that are characterized with higher pollution levels. The paper ends with a discussion on the use of these findings to inform the development of a personal exposure monitoring study for cyclists in Montreal.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».