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Enregistrement W2111505112 · doi:10.1109/igarss.2007.4423805

An investigation of air pollution in southern Ontario, Canada, with MODIS and MISR Aerosol Data

2007· article· en· W2111505112 sur OpenAlexaffabout
Julie Wallace, Pavlos Kanaroglou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceModerate-resolution imaging spectroradiometerSpectroradiometerRelative humidityParticulatesWind speedAtmospheric sciencesAir pollutionMeteorologyLinear regressionHumidityClimatologyPollutionGeographyReflectivityGeologySatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On October 3-5, 2005 a smog advisory was issued for southern Ontario,Canada, due to high ground-level ozone and fine particulate matter (particles less than 2.5 microns in diameter - PM 2.5). Warm temperatures up to 28 C, high humidity and gentle winds contributed to a build-up of pollutants locally. In addition, southerly winds transported pollutants from the neighbouring United States northward into Canada. Data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) were obtained for four days - October 1st, 3rd, 4th, and 5th, 2005. The transport of high aerosol loadings northward across the Great Lakes is clearly evident on the images. We used linear regression analysis to investigate the relationship between MODIS aerosol optical depth (AOD) and ground-level PM2.5 during this period. The results suggest that a strong relationship is derived when meteorological variables are included in the regression model. An R2 value of 0.76 was obtained with MODIS AOD, average temperature, wind speed and relative humidity variables included as predictors of PM2.5.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations18
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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