Comparing carbon dioxide levels within urban transport microenvironments during rush hour and non-rush traffic
Notice bibliographique
Résumé

 Introduction: Commuters spend countless hours within tightly confined spaces with limited ventilation that may be filled with many contaminants. By analyzing if there is a significant difference between levels of carbon dioxide between rush and non-rush hour conditions, it can be determined if some commuters are subjected to poorer levels of air quality during certain times of the day. Objectives: The primary objective of this study is to understand whether there are significant ventilation deficiencies during rush compared to non-rush hour times in urban transport microenvironments. Methods: Analysis of urban transport microenvironments was done using the TSI brand QTrak Indoor Air Quality (IAQ) Monitor to gather data on carbon dioxide at 1-minute intervals on the 99 B-line express bus that runs between Broadway and Commercial Skytrain Station and the Broadway and Cambie Street Skytrain Station. Results: A one tailed T-test was done on the NCSS 9 statistical software to compare if rush hour urban microenvironments had significantly higher concentrations of carbon dioxide than when compared to non-rush hour. Statistical analysis determined that since the P-value was well above the alpha level of 0.05 (i.e. P<0.05), it gives reason to accept the null hypothesis, which states that rush hour concentrations were not higher than non-rush hour. Conclusion: Statistical analysis determined that the overall concentrations of carbon dioxide during rush hour were not significantly higher than non-rush hour times. This result may have been attributed to conditions and factors during data collection that could not be controlled by the researcher. Due to the length of the route, exposure times were found to be within time-weighted averages as set out by the American Conference of Industrial Hygienists (ACGIH), though it was still not within the recommended limit of 1000 ppm as set out by the American Society of Heating, Refrigeration and Air-Conditioning (ASHRAE).
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».