Dispersion of bioaerosols from composting facilities.
Notice bibliographique
Résumé
The promotion of composting as an option for sustainable waste management has raised concerns regarding public health impacts of exposures to potentially hazardous bioaerosols. Recent source term experiments show that bioaerosol emissions are episodic and that peak emissions are related to compost agitation. The Environment Agency requires risk assessments for facilities that have sensitive receptors within 250m of their boundary. In order to improve current risk assessment methodologies, improved predictions of bioaerosol dispersal are required. Dispersion modelling has been successfully used to determine dispersion of odours from waste management. In this paper, bioaerosol concentration data measured at a composting facility is analysed in an ongoing series of model experiments, using the ADMS air dispersion model. Initial modelling results reveal that the concentrations of bioaerosols decrease rapidly with distance from the site, although under certain circumstances, it is possible that higher concentrations may still be present at 200m from the site boundary. However, dispersion models are not yet able to take into account all the properties of bioaerosols, in particular, their viability and their ability to aggregate and form clumps, which will affect the rate of dispersal. A series of experiments were designed to examine how the options within dispersion model affect the dispersion of bioaerosols and under which circumstances high concentrations may disperse to sensitive receptors. The results will be compared with bioaerosol measurements taken downwind of a composting facility, to determine the accuracy of the model predictions. This is the first stage in an attempt to design a best practice method for modelling bioaerosols.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».