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Enregistrement W2766557095 · doi:10.4209/aaqr.2017.06.0218

Estimates of Atmospheric Aerosols Adhered to the High Voltage Electric wire in the Yangtze River Delta Region of China

2017· article· en· W2766557095 sur OpenAlexaff
Jingliang Hao, Leiming Zhang, Tianliang Zhao, Song Gao, Jie Li, Yongwei Wang

Notice bibliographique

RevueAerosol and Air Quality Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésYangtze riverChinaDeltaEnvironmental scienceVoltageAtmospheric sciencesMeteorologyElectrical engineeringGeographyGeologyAerospace engineeringEngineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric aerosol particles can collect on and adhere to high voltage electrical wires, causing power loss as well as other detrimental effects on electrical insulation. The mass of fine particles (PM2.5) adhering to wires has been estimated using a modified size-resolved particle dry deposition model and a range of annual average PM2.5 concentrations found in literature for the Yangtze River Delta region of China. Annual mass collected by the surface of a unit length (1 m) of wire with a radius of 0.5 cm is estimated to be in the range 1.56 × 104–1.46 × 105 µg. The actual mass adhering to the wire may be reduced by 85% of these estimated values considering the washing-off effects of rain. For a wire of 1.0 cm in radius, the annual mass on the wire is estimated to be in the range of 4.68 × 103–4.35 × 104 µg after considering the effects of rain. This study provides a first estimation of particle mass collected by electrical wires, although

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,290 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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