Com foco no desafio de minimizar o nível de estresse ao qual ciclistas se expõem ao pedalar, este estudo tem por objetivo avaliar a aplicabilidade de um reconhecido índice para classificar vias quanto ao estresse para o modo cicloviário, o Level of Traffic Stress (LTS), em uma cidade média brasileira. Para tanto, medidas fisiológicas do estresse de quinze ciclistas, registradas enquanto pedalavam por vias com diferentes características na cidade de São Carlos - SP, foram utilizadas para criar uma escala, o Index of Physiological Stress - IPS, que foi comparada ao LTS. Além disso, a aplicação da técnica de Florestas Aleatórias com dados obtidos a partir de gravações em vídeo, registradas durante as viagens, permitiu identificar os principais causadores de estresse, e assim incorporá-los à classificação LTS de forma a melhorar sua adequação para representar situações reais. Os resultados permitem concluir que é possível aprimorar a classificação LTS, aproximando-a da situação real de estresse dos ciclistas, utilizando dois indicadores que podem ser facilmente levantados: aclive e presença de rotatórias. Estes fatores são particularmente interessantes em casos em que variáveis, como o volume de tráfego e estudos de escolha modal utilizados em algumas escalas, não podem ser obtidas facilmente.

Focusing on the challenge of minimizing the level of stress to which cyclists are exposed when cycling, the objective of this study is to assess the applicability of an important index to classify roads in terms of stress for cycling, the Level of Traffic Stress (LTS), to a medium-sized Brazilian city. For this purpose, physiological measures of stress of fifteen cyclists, recorded while cycling in roads with different characteristics in the city of São Carlos - SP were used to create a scale, the Index of Physiological Stress - IPS. The studied segments were then classified with the IPS and the results compared with the results of the LTS classification. In addition, applying the Random Forests technique using variables identified with video recordings collected during the trips allowed us to identify relevant causes of stress, and thus incorporate them into the LTS classification to improve their suitability to represent real-life situations. The results showed that the LTS classification can be improved, bringing it closer to the actual stress experienced by cyclists, by simply adding two factors: uphill grades and the presence of roundabouts. These indicators are particularly interesting in cases in which variables, such as traffic volume and modal choice studies, used in other indexes, cannot be easily obtained.