Notice bibliographique
Résumé
Purpose To describe the light detection and ranging (LIDAR) technique and to discuss recent surveys by Environment Canada which have employed a novel scanning LIDAR system, the “RASCAL”, to study air pollution in British Columbia. Design/methodology/approach The RASCAL LIDAR system is based on a Nd:YAG laser which emits 0.5 J pulses of IR light at 1,064 nm and green light at 532 nm into the atmosphere at a rate of 20 Hz. The beam is steered by two 24‐inch mirrors and the backscattered signal is detected by a system based on high sensitivity avalanche photodiodes and photomultiplier tubes. The unit is mobile and housed in a small van. Findings Surveys with the mobile LIDAR identified and located sources of airborne particulate pollution at various locations in British Columbia. A series of high‐resolution elevation scans revealed the complex vertical structure of aerosol layers above the town of Golden. An outcome of this survey was the introduction of local laws banning wood‐burning stoves in new homes in the region. Further, Saharan sand was identified in the atmosphere in the region for the first time. Originality/value The surveys showed that mobile LIDAR can detect and characterise airborne particulate pollution and contribute to an understanding of its dispersion and motion in the atmosphere. It will also aid in assessing the associated risks to human health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».