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Enregistrement W2025946267 · doi:10.5339/avi.2013.9

Examining the links between air quality, climate change and respiratory health in Qatar

2013· article· en· W2025946267 sur OpenAlexaff
Kevin L. Teather, Natacha Hogan, Kim Critchley, Mark Gibson, Susanne E. Craig, Janet E. Hill

Notice bibliographique

RevueAvicenna · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir quality indexParticulatesAir pollutionClimate changeEnvironmental scienceEnvironmental healthPollutionEnvironmental protectionGeographyOceanographyMeteorologyEcologyMedicineBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little information exists concerning (i) source contributions to airborne particulate pollution in Qatar, (ii) the potential impact that deteriorating air quality may have on the respiratory health of residents, and (iii) how climate change may affect respiratory health through its impact on air quality. Air quality in Qatar may be negatively affected by naturally occurring contributions including dust/sand originating from adjacent desert regions, microbial communities that may be associated with these particulates, and volatile organic compounds (VOCs) released by blooms of phytoplankton in coastal waters. Of increasing concern are anthropogenic contributions, including emissions from the rapidly growing number of vehicles, from ships travelling in the Persian Gulf, and from industrial and construction activities. We examine the relative importance of these contributions and discuss some of the expected impacts on respiratory health. We conclude by speculating on the impact that climate change may have on air quality and respiratory health around Qatar.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,146 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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