Energy and environmental footprints of urban travel: The case of the city of Montreal
Bibliographic record
Abstract
Le secteur du transport est la deuxième source d'émission de gaz à effet de serre la plus importante au Canada et la première source de certains polluants atmosphériques, notamment, les oxydes de nitrogène et les monoxydes de carbone. Ces émissions sont des menaces sévères envers l'environnement et la santé de la population. Celles-ci encouragent les chercheurs et les praticiens à les quantifier avec précision et à les inclure dans leurs évaluations des politiques du transport. Cependant, les études démontrent que les usagers de la route ne sont généralement pas conscients de l'énergie et des impacts environnementaux qu'ils utilisent et n'arrivent pas à relier leurs déplacements personnels et les impacts qui en ressortent. Pour répondre à ce manque, cette étude examine la faisabilité de produire des coûts énergétiques et environnementaux aux déplacements des usagers de la route à Montréal.L'objectif est de simuler et d'estimer la consommation de carburant et les émissions qui résultent de la conduite à Montréal sous différentes conditions. En ce sens, j'ai combiné les résultats d'un modèle de demande de voyage au niveau macroscopique (EMME) et d'un simulateur d'émissions des véhicules motorisés (MOVES) pour déterminer les taux d'émissions. Ensuite, j'ai monétarisé les taux obtenus en utilisant le prix moyen du carburant pour l'année 2017, le coût marginal social du carbone et les coûts associés des majeurs polluants atmosphériques qui affectent la santé de la population. De plus, les calculs du coût de temps de voyage ont été obtenus grâce à un sondage auprès des résidents de Montréal sur leurs valeurs du temps. Grâce à ces informations, j'ai calculé le coût de déplacement général ($/km) pour chaque région de Montréal. La moyenne résultante varie de 0.12$/km à 0.7$/km pour les coûts de carburant, 0.018$/km à 0.13$/km pour les coûts des gaz à effet de serre, 0.002$/km àX0.08$/km pour les coûts de la pollution associée à la santé de la population, et de 0.27$/km à 3.25$/km pour les coûts du temps de déplacement qui varient grandement selon le temps de la journée et les localisations.J'ai mené un sondage sur les usagers de la route à Montréal pour analyser les perceptions, les préférences et les comportements en lien avec les coûts du carburant, les coûts sociaux des gaz à effet de serre et les coûts de la pollution associée à la santé de la population. Suite aux résultats du sondage, approximativement 85% des répondants ne pouvaient pas estimer les coûts sociaux des gaz à effet de serre et les coûts de la pollution associée à la santé de la population à travers différents modes. D'autres répondants ont surestimé ces coûts et ont présenté des coûts environnementaux plus élevés pour le transport en commun (métro) que pour les véhicules personnels. De plus, les répondants préfèrent recevoir ce type d'information en unités monétaires plutôt que les unités originales (grammes, litres, etc.) et préfèrent recevoir l'information par les applications mobiles. J'ai pu observer que les informations sur les impacts environnementaux et les consommations de carburant peuvent influencer les décisions de déplacements des répondants et surtout leur comportement sur le choix de routes. Finalement, 70% des répondants utiliseraient ce type d'information et 30% seraient prêts à payer en moyenne 7$/mois pour obtenir de telles informations.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".