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Enregistrement W2906674765 · doi:10.4236/jep.2018.913088

Particulate Matter Exposure of Rural Interior Communities as Observed by the First Tribal Air Quality Network in the Yukon Flat

2018· article· en· W2906674765 sur OpenAlexaboutno aff
Stanley G. Edwin, Nicole Mölders

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Protection · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesEnvironmental scienceAir quality indexAtmospheric sciencesSmokeAerosolInversion (geology)PollutantAerodynamic diameterAtmospheric instabilityMeteorologyHydrology (agriculture)Wind speedGeographyGeologyChemistryGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A tribal-owned network of aerosol monitors and meteorological stations was installed at Ts’aahudaaneekk’onh Denh (Beaver), Gwichyaa Zheh (Fort Yukon), Jalgiitsik (Chalkyitsik), and Danzhit Khànlaii (Circle) in the Yukon Flats, Alaska. Surface inversions occurred under calm wind conditions due to radiative cooling. In May, local emissions governed air quality with worst conditions related to road and river dust. As the warm season progressed, worst air quality was due to transport of pollutants from upwind wildfires. During situations without smoke or when smoke existed at layers above the surface inversion, concentrations of particulate matter of less than 2.5 micrometer in diameter or less (PM2.5) were explainable by the local emissions; 24-h means remained below 25 μg·m-3. Absorption of solar radiation in the smoke layer and upward scattering enhanced stability and fostered the persistence of the surface inversions. During smoke episodes without the presence of a surface inversion, daily mean concentrations exceeded 35 μg·m-3 often for several consecutive days, at all sites. Then concentrations temporally reached levels considered unhealthy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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