Estimating Exposure by Loose-Coupling an Air Dispersion Model and a Geospatial Information System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The regulation of air quality is important for ensuring the health of a population. Current air quality decision support systems are very useful if the user possesses sufficient data to operate them and the necessary expertise to interpret their results. In general, these systems suffer as a result of their excessive complexity. The present study describes the development of a scalable air quality decision support system using the CALPUFF air dispersion model and a Geospatial Information System (GIS). This system uses receptor level exposure modeling and outputs from CALPUFF to estimate the relative impacts on human populations from multiple air pollution sources by calculating intake, defined as the amount of pollution that is inhaled by a population and intake fraction, defined as the fraction of pollutant emitted by a pollution source that is inhaled by a population. Unlike ground level pollution concentration, intake and intake fraction consider receptors and offer a more valuable estimate of pollution exposure, especially when faced with limited input data. The system also leverages the inherent strength of GIS to improve accessibility of geospatial data by generating maps of ground level pollutant concentration, intake, and intake fraction using graduated color schemes. This enables any user to identify potentially hazardous pollution sources and prioritize decisions such as development, maintenance, and decommission.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle