Large-scale monitoring of air pollution in remote and ecologically important areas
Notice bibliographique
Résumé
New advances in air quality monitoring techniques, such as passive samplers for nitrogenous (N) or sulphurous (S) pollutants and ozone (O 3 ), have allowed for an improved understanding of concentrations of these pollutants in remote areas.Mountains create special problems with regard to the feasibility of establishing and maintaining air pollution monitoring networks, due to their complex topography and difficult access.Therefore, careful design of monitoring networks, selection of monitoring equipment, and a reliable workforce are essential for successful mountain monitoring campaigns.The USDA Forest Service team, in collaboration with various partners in Europe and North America, has conducted numerous monitoring campaigns in order to determine concentrations of O 3 , nitrogen dioxide (NO 2 ), ammonia (NH 3 ), nitric acid vapor (HNO 3 ), and sulphur dioxide (SO 2 ) in remote areas.These results, aided by geostatistical methodologies, have resulted in the creation of maps that are essential for a better understanding of the distribution of various air pollutants in the Carpathian Mountains (specifically, the Tatras, Retezat, and Bucegi ranges) in Europe; the Sierra Nevada (including Sequoia, Kings Canyon and Yosemite National Parks), the San Bernardino Mountains, the White Mountains, and Joshua Tree National Park in California; the Columbia Rivers Basin in Oregon; and the Athabasca Oil Sands Region in northern Alberta, Canada.Information on the concentrations and distribution of air pollutants which have been measured in those areas provides an understanding of their potential risks to human health, ecosystem health and sustainability, and ecosystem services.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».