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Enregistrement W2591742304 · doi:10.47339/ephj.2014.136

Air quality at bus stop microenvironments in a Metro Vancouver urban and suburban area

2014· article· en· W2591742304 sur OpenAlexvenueaboutno aff
E.S. Nielsen, Environmental Health BCIT School of Health Sciences, Bobby Sidhu

Notice bibliographique

RevueBCIT Environmental Public Health Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir quality indexParticulatesEnvironmental scienceAerodynamic diameterMeteorologyAir pollutionMorningGeographyEnvironmental engineeringTransport engineeringAerosolEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 BACKGROUND Those commuters waiting in small-scale transportation microenvironments, such as bus stops, can be exposed to levels of pollution higher than what is registered by ambient air quality monitoring stations. In addition, historically, those commuting in urban areas experience greater exposure to air pollutants than those commuting in suburban or rural areas, due to the nature of the environment. Little quantitative research has been conducted in the Metro Vancouver area regarding air quality in small scale transportation microenvironments. OBJECTIVES The aim of this study was to assess the differences in commuter exposure during AM Peak and PM Peak periods between an urban (Vancouver) and suburban (Ladner) bus stop. Furthermore, results were to be compared to the Metro Vancouver 24 hour rolling average objective as well as nearby Lower Fraser Valley (LFV) Ambient Air Quality Monitoring Network stations. METHODS The author measured particulate matter (PM) 2.5 (particulate matter ≤ 2.5 μm in aerodynamic diameter), using the DustTrakTM Aerosol Monitor 8520 between January 6, 2014 and January 21, 2014 on 12 weekdays, from 6:30am to 7:00am and 5:00pm to 5:30pm, at Stop #55165 Northbound Harvest Dr at Ladner Trunk Rd in Ladner, BC and from Stop #50043 Burrard Stn Bay1 in Vancouver, BC. In addition, meteorological conditions, traffic density, bus volume, and other observations were taken during sampling periods. RESULTS The author found that average PM2.5 exposures were highest during the morning in Ladner (μ=34.38667μg/m3) and lowest during the morning in Vancouver (μ=13.44 μg/m3). In addition, there was a statistically significant difference (p<0.05) between Vancouver AM and the other groups (Ladner AM, Ladner PM [μ=28.07778 μg/m3], and Vancouver PM [μ=30.16667 μg/m3]), but the other groups were not significantly different from each other. Furthermore, the author found that the Vancouver AM average (μ=13.44 μg/m3) was below the Metro Vancouver 24 hour rolling average (25μg/m3) while all other groups (Ladner AM, Ladner PM, and Vancouver PM) exceeded this average. Lastly, when comparing all groups to the AM and PM hourly averages of their respective LFV Air Quality Monitoring Network stations (Ladner AM and PM vs. Tsawwassen AM and PM and Vancouver AM and PM vs. Kitsalano AM and PM), the author found that all groups averages exceeded the hourly averages of their respective stations. CONCLUSION Commuters’ peak hour exposures were significantly influenced by different microenvironments and were found to be higher than the ambient PM2.5 levels registered by the respective LFV Air Quality Monitoring Network stations. In order to address this, Metro Vancouver should implement personal exposure assessments, especially near roadways, to obtain actual levels of exposure to pollutants, such as PM2.5, by their residents. In this way, acute and chronic health outcome risks to air pollution can be better understood.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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