Assessment of a Woodstove Changeout Program on PM2.5 Levels in Keene, New Hampshire, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
In local airsheds, wood smoke from residential woodstoves is a major source of PM2.5 pollution. Exposure to PM2.5 can cause a variety of health problems and complications. Communities situated in valleys that experience cold winters are especially susceptible to poor air quality during inversion events on calm winter nights. Keene, New Hampshire, USA is one such community where the widespread use of outdated residential woodstoves frequently resulted in PM2.5 exceeding national standards. Seeking to improve air quality, the City of Keene partnered with the New Hampshire Department of Environmental Services from 2009-2010 to facilitate a woodstove changeout program which replaced 86 inefficient woodstoves with newer or alternate heating appliances. Despite the fact that many U.S. communities have enacted similar programs, research on their effectiveness is limited. This research assessed Keene’s program and determined that Keene has experienced a significant reduction in PM2.5 on calm winter nights. When winds are below 2 miles per hour (3.22 kilometers per hour), PM2.5 dropped 7% to 52% (1.28 to 7.30 µg/m3) after the woodstove changeout; a mean decrease of 23%. It therefore appears that Keene’s woodstove changeout program successfully improved air quality on the nights that are most likely to violate national air quality standards. This provides evidence that such programs can be an effective means to moderating the effects of wood heating in communities susceptible to inversions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».