A systematic review of land use regression models for volatile organic compounds
Notice bibliographique
Résumé
Various aspects of land use regression (LUR) models for volatile organic compounds (VOCs) were systematically reviewed. Sixteen studies were identified published between 2002 and 2017. Of these, six were conducted in Canada, five in the USA, two in Spain, and one each in Germany, Italy, and Iran. They were developed for 14 different individual VOCs or groupings: benzene; toluene; ethylbenzene; m -xylene; p -xylene; ( m / p )-xylene; o -xylene; total BTEX; 1,3-butadiene; formaldehyde; n -hexane; total hydro carbons; styrene; and acrolein. The models were based on measurements ranging from 22 sites in El Paso (USA) to 179 sites in Tehran (Iran). Only four studies in Rome (Italy), Sabadell (Spain), Tehran, and Windsor (Canada) met the Cocheo's criterion of having at least one passive sampler per 3.4 km 2 of study area. The range of R 2 values across all models was from 0.26 for 1,3-butadiene in Dallas (USA) to 0.93 for benzene in El Paso. The average R 2 values among two or more studies of the same VOCs were as follows: benzene (0.70); toluene (0.60); ethylbenzene (0.66); ( m / p )-xylene (0.65); o -xylene (0.61); total BTEX (0.66); 1,3-butadiene (0.46); and formaldehyde (0.56). The common spatial predictors of studied VOC concentrations were dominated by traffic-related variables, but they also included proximity to ports in the USA, number of chimneys in Canada, altitude in Spain, northern latitudes in Italy, and proximity to sewage treatment plants and to gas filling stores in Iran. For the traffic-related variables, the review suggests that large buffers, up to 5,000 m, should be considered in large cities. Although most studies reported logical directions of association for predictors, some reported inconsistent results. Some studies included log-transformed predictors while others divided one variable by another. Only six studies provided the p-values of predictors. Future work may incorporate chemistry-transport models, satellite observations, meteorological variables, particularly temperature, consider specific sources of aromatic vs aliphatic compounds, or may develop hybrid models. Currently, only one national model has been developed for Canada, and there are no global LUR models for VOCs. Overall, studies from outside North America and Europe are critically needed to describe the wide range of exposures experienced by different populations. • Sixteen LUR studies for VOCs identified conducted mostly in high income countries. • Twelve studies did not meet Cocheo's criterion for measurement site density. • Local sources can be indeed important to capture. • Large buffers, up to 5,000 m, might be needed in large cities for traffic variables. • One national model exists for Canada and there are no global LUR models for VOCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».