Exposition des cyclistes au bruit en fonction du type de voie cyclable empruntée à Montréal, Laval et Longueuil
Bibliographic record
Abstract
Lors de leurs déplacements, les cyclistes utilitaires s’exposent à des niveaux de bruit ayant potentiellement des répercussions sur leur santé. Notre objectif, dans cet article, est d’analyser la variation de l’exposition des cyclistes au bruit à Montréal, Laval et Longueuil en fonction des types de voies cyclables. À partir de données primaires collectées en juin 2018, nous avons construit un modèle de régression généralisé additif mixte avec terme autorégressif pour prédire l’intensité sonore à laquelle s’exposent les cyclistes. Durant la collecte des données, la moyenne de bruit enregistrée a été de 69,3 dB(A). Les résultats montrent que l’exposition au bruit est plus forte lorsque les voies cyclables sont aménagées sur une artère que sur une rue locale. Toutes choses étant égales par ailleurs, des écarts de 4 dB(A) sont mesurés entre les endroits les moins et les plus bruyants. De tels résultats pourraient guider les planificateurs lors de l’aménagement des voies cyclables.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), 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".