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Enregistrement W1997735395 · doi:10.2495/air090131

Managing air pollution impacts to protect local air quality

2009· article· en· W1997735395 sur OpenAlexaffabout
C. Grant, R. Bloxam, S. L. Grant

Notice bibliographique

RevueWIT transactions on ecology and the environment · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtmospheric dispersion modelingAir pollutionAir quality indexClean Air ActEnvironmental scienceMajor stationary sourceBenchmarkingDispersion (optics)Environmental planningMeteorologyBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local industrial/commercial sources of air pollution in Ontario, Canada have been regulated for almost four decades using air emission estimating, atmospheric dispersion models and point of impingement (POI) standards.Historically, the provincial Ontario Ministry of the Environment (MOE) set standards that considered technical, economic and scientific issues.Compliance assessment used air emission inventories and atmospheric dispersion models originally developed in the 1960s.The challenges of this type of approach included:• A cumbersome standard-setting process that produced few standards -often dictated by technical/economic considerations.• Inaccuracies in air emission inventories.• Dispersion models that tended to under-predict impacts.In August 2005, Ontario announced a significant overhaul of the local air pollution regulation that included:• Air standards that are now set to protect against health and environmental impacts.• Phase-out of current dispersion models and replacement with the more accurate dispersion models from the United States Environmental Protection Agency (US EPA).• Rigorous air emission estimating rules including the use of a combination of dispersion modelling and ambient monitoring as a more accurate emission estimating technique for a wide variety of sources (including fugitives).• Technical/economic considerations that are now addressed through a publicly transparent alternative air standards process that promotes continuous improvement.Site specific alternative standards represent the lowest technically and/or economically feasible levels that a specific facility could achieve.Decisions often hinge on the technology benchmarking report, which is similar to the US EPA "top-down" analysis.This paper outlines key challenges and policy decisions during the development of the regulation; experiences in introducing more stringent scientific-based standards, including standards for lead and vinyl chloride, which are among some of the most stringently regulated standards in the world; and lessons-learned in the use of the combined monitoring and modelling emission estimating tool in the new alternative standards process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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