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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».