Un atlas-web pour comparer l’exposition individuelle aux pollutions atmosphérique et sonore selon le mode de transport
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les bénéfices individuels et collectifs de l’utilisation du vélo en milieu urbain sont aujourd’hui bien connus. Individuellement, elle contribue à une meilleure santé physique et mentale ; collectivement, elle réduit les coûts de santé, la congestion routière, les pollutions atmosphérique et sonore.Plusieurs études ont comparé récemment les niveaux d’exposition aux polluants atmosphériques et au bruit selon le mode de transport (automobile, vélo et transport en commun) dans plusieurs villes à travers le monde. À notre connaissance, les résultats de ces études n’ont jamais été diffusés sous forme d’application cartographique sur Internet. Cela favoriserait pourtant le transfert de connaissances tant auprès des planificateurs urbains que du grand public.Par conséquent, l’objectif de cet article est de proposer une méthodologie basée sur des logiciels et librairies gratuits pour déployer un atlas interactif sur Internet sur la comparaison de l’exposition individuelle aux pollutions atmosphérique et sonore à Montréal selon le mode de transport utilisé. Pour ce faire, la structuration des données primaires ainsi que l’architecture et les fonctionnalités de l’atlas sont largement discutées.
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.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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 it