Systematic Identification and Prioritization of Communities Impacted by Residential Woodsmoke in British Columbia, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Residential woodsmoke is an under-regulated source of fine particulate matter (PM2.5), often surpassing mobile and industrial emissions in rural communities in North America and elsewhere. In the province of British Columbia (BC), Canada, many municipalities are hesitant to adopt stricter regulations for residential wood burning without empirical evidence that smoke is affecting local air quality. The objective of this study was to develop a retrospective algorithm that uses 1-hour PM2.5 concentrations and daily temperature data to identify smoky days in order to prioritize communities by smoke impacts.Methods: Levoglucosan measurements from one of the smokiest communities were used to establish the most informative values for three algorithmic parameters: the daily standard deviation of 1-hour PM2.5 measurements; the daily mean temperature; and the daytime-to-nighttime ratio of PM2.5 concentrations. Alternate parameterizations were tested in 45 sensitivity analyses, and 23 smaller communities (populations < 80,000) were ranked by the number of smoky days identified within a 2-year period.Results: Using the most informative parameter values on the most recent two years of data for each community, the number of smoky days ranged from 5 to 277 out of 730. Heat maps visualizing seasonal and diurnal variation in PM2.5 concentrations showed clear differences between the higher- and lower-ranked communities. Some communities were sensitive to one or more of the parameters, but the overall rankings were consistent across the 45 sensitivity analyses.Conclusions: This information will allow stakeholder agencies to work with local governments on implementing appropriate intervention strategies for the most smoke-impacted communities. It was also used to identify communities for more detailed assessment using mobile monitoring.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle