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Enregistrement W2936109446 · doi:10.7451/cbe.2018.60.6.9

A review of particulate matter emissions and impacts on human health: A focus on Canadian agricultural and rural emission sources

2018· review· en· W2936109446 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Biosystems Engineering · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesEuropean CommissionOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsCanadian Poultry Research Council
Mots-clésParticulatesHuman healthAgricultureEnvironmental healthRural areaEnvironmental scienceNatural resource economicsGeographyBusinessMedicineEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particulate matter (PM) has been documented in an increasing number of research studies as having a known or suspected negative impact on human health. The World Health Organization (WHO) estimates that 3.1 million deaths were caused by ambient fine particulate matter (PM2.5) in 2010. While many Canadian studies focus on health impacts from PM2.5, there is a gap with respect to rural sourced PM2.5 and health impacts in these areas. This paper reviews the impact PM2.5 has on Canadians’ health, investigates where PM2.5 data is being gathered, and outlines the sources of PM2.5 reported. Secondary inorganic aerosols that are formed in and around animal production facilities due to the higher prevalence of ammonia gas is of particular interest. The conclusion drawn is that the reporting and gathering of rural sourced PM2.5 data is lacking, leading to a gap in the data used to determine the impacts on Canadian human health.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,262 · 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