Assessing fine particulate matter concentrations and trends in southern Ontario, Canada, 2003–2012
Notice bibliographique
Résumé
Fine particulate matter is primarily released by transportation, residential and industrial processes. It can cause cardiopulmonary problems and has been attributed to the development of diabetes. Ontario is Canada’s most populous province and shares its southern border with the United States of America. The 2003 Canada-United States Border Air Quality Strategy outlines an initiative to reduce air pollution, specifically targeting southern Ontario due to its proximity to the U.S. and its historical air pollution levels. Ambient air concentrations of fine particulate matter (PM2.5) in southern Ontario were analyzed in this research. The data were obtained from the Ontario Ministry of the Environment. There are 40 stations across Ontario that monitor concentrations of up to six airborne pollutants on an hourly basis. The purpose of this research was to examine ambient air quality trends from 2003 to 2012 by generating prediction surfaces using the ordinary kriging spatial interpolation technique. Average PM2.5 levels for each year as well as maximum pollutant concentrations for the lowest and the highest year were produced. The results showed that fine particulate matter levels decreased, and the maximum levels per year also declined significantly. This indicates that fine particulate matter was greatly reduced and air quality generally improved in terms of PM2.5 during the analysis period.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».