Determining tolerance to odour annoyance in communities near hog operations.
Notice bibliographique
Résumé
Determining tolerance to odour annoyance in communities near hog operations.Canadian Biosystems Engineering/Le génie des biosystèmes au Canada 56: 6.1-6.11.Quantifying the impact of odour from livestock facilities has been a challenge to researchers and environmental regulators.Physical and sensory odour attributes are commonly used to define the odour impact.However, people's responses (tolerances) to odour may be affected by many other nonphysical factors.The objective of this study was to determine odour impact in broader scopes and domains by considering such factors as quality of life and community values.Face-to-face survey interviews were conducted in five communities to assess the residents' responses to odour from hog operations.Based on the interview data, odour annoyance to residents was quantified and their tolerance to odour was determined.It was found that the annoyance at hog odour was greater than at other odour sources.Some residents (13%) would not tolerate hog odour even if they indicated that they were not annoyed by odour.On the opposite side, about 13% of residents would tolerate hog odour even if they indicated the highest annoyance level (10).Residents living in the rural areas were more tolerant of hog odour if the odour sources (hog operations) had previously been in existence.Very few (<1%) residents identified hog odour as the cause of headaches, waking up at night, and nausea.Five percent of residents indicated that their outdoor enjoyment was disrupted by odour, but only rarely or sometimes.Keywords: hog,
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».