MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1550033401 · doi:10.2174/1876325101004010014

Modeling the Shape of the Dependency of Airborne Benzene Concentration in the Air on Distance to Primary Oil and Gas Facilities

2010· article· en· W1550033401 sur OpenAlexaffabout
Irina Dinu, Yan Chen, Igor Burstyn

Notice bibliographique

RevueOpen Environmental Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésBenzeneAir quality indexEnvironmental scienceAir pollutionGasolinePollutionWork (physics)MeteorologyGeographyChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The level and determinants of airborne concentrations were estimated by collecting air samples at 1206 fixed sites across a geographic area associated with primary oil and gas industry in the rural western Canada, in the provinces of Alberta, north-east British Columbia, and central and southern Sasketchewan from April 2001 to December 2002. Benzene concentrations integrated over one calendar month were determined using passive organic vapor monitors. Previous work applied linear mixed effects models to identify the determinants of airborne benzene concentrations, in particular the proximity to oil and gas facilities. We present results of a more flexible model using cubic splines to accommodate nonlinearities in the effects of determinants of airborne benzene concentrations, as well as time. Benzene concentrations exhibited monotonically increasing time trends for the months from July through December, and monotonically decreasing time trends corresponding to the months from December to July. We illustrated here how cubic splines can be used to identify complex relations between proximity to point sources of air pollution and observed extent of contamination, during the study period, and identified batteries as an important source of benzene emissions that was missed in previous analysis of the same data. These findings contribute to better understanding how positioning oil and gas facilities impacts air quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Environmental SciencesMême sujetAir Quality and Health ImpactsTravaux en français237 207