Ambient Odour Assessment Similarities and Differences Between Different Techniques
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares the results for ambient odour concentrations measured by three different techniques, one of which is a new developed technology; Scentroid SM110. This new instrument was developed recently in Canada for assessing ambient odour concentrations. The results obtained by this instrument were compared with two other techniques presently used for assessing ambient odours: the first technique which combines source odour testing with dispersion modelling to predict off-site odour concentration and a second technique; direct ambient odour measurement which includes collection of odour samples at the sensitive receptors with olfactometry analysis. In recent years in Canada, direct ambient odour measurements are more common and are usually combined with source testing and dispersion modelling analysis. A previous study that I carried out determined a correlation between off- site odour concentrations estimated by dispersion modelling analysis which were based on the measured odour emission rates at each potential odour sources and the direct ambient measurements using odour sampling at the sensitive receptors with olfactometry analysis. Since this time however, a new instrument - the Scentroid SM110 was developed for assessing ambient odours, and as a continuation of my previous study, this paper shows the results between the measurements obtained by the new instrument compared to traditional ambient sampling and olfactometry analysis. In addition to the comparison of these two techniques, a third technique is also contrasted to this study; the Nasal Ranger technique, which in a previous study showcased some deviancies.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».