Traffic Air Quality Health Index in a Selected Street, Alexandria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Air Quality Health Index (AQHI) is a scale, which was designed in Canada to help people to understand how the air quality affects their health. It measures the relationship between the air quality and health on a scale from 1 to 10+. Aim: The aim of this study was to assess traffic AQHI on one street in Alexandria, Egypt at different seasonal conditions. Methods: This was a time-series study that was conducted during the period from January 1 to December 31, 2016 at Ibrahim Sherif Street. It was accomplished by three-hour air sampling of respirable particulates (PM10), nitrogen dioxide (NO2), sulfur dioxide (SO2) and ground-level ozone (O3), during the morning rush hours. A total of 156 samples for each pollutant covered all seasonal variations and activities. After laboratory analysis, the added health risks (%AR) and AQHI were calculated using the Hong Kong equation. Results: The uppermost median value of %AR was during April [72.9 (23.4)] and the minimum was during January [32.2 (10.0)]. The traffic AQHIs in the study setting were of the serious category 10+ in almost all sampling days. The maximum %AR was during spring [70.0 (19.7)], and the minimum was during winter [40.6 (19.0)]. Conclusion: From the results of the present study, we can conclude that; the highest %AR was during April, and the minimum was during January. The traffic AQHIs in the study setting were of the serious category 10+ in almost all sampling days. The most dominating pollutant affecting the %AR and AQHI was the PM10.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».