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Enregistrement W2947649300 · doi:10.3917/spub.190.0153

Les effets des arbres et de la forêt sur la qualité de l’air et la santé humaine dans et autour des zones urbaines

2019· article· fr· W2947649300 sur OpenAlexaff
David J. Nowak, Matilda van den Bosch

Notice bibliographique

RevueSanté Publique · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir quality indexEnvironmental sciencePollutantAir pollutionAir pollutantsMicroclimateHuman healthForestryEnvironmental protectionGeographyEnvironmental engineeringEcologyMeteorologyBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On connaît depuis plus d’un siècle les problèmes dans les villes liés à la pollution de l’air et à des températures de l’air plus élevées et également l’impact favorable des arbres et de la forêt sur la qualité de l’air et leurs effets régulateurs sur sa température. La recherche scientifique a enrichi nos connaissances sur les différentes façons dont les arbres agissent sur la qualité de l’air et sa température. Les arbres ont une incidence à la fois positive et négative sur la qualité de l’air et par conséquent sur la santé humaine car ils modifient les microclimats locaux, modifient la consommation d’énergie dans les constructions, éliminent certains polluants atmosphériques et émettent certaines substances chimiques. Si l’effet global des arbres et de la forêt se solde par une amélioration de la qualité de l’air, la gestion des forêts à l’échelon local doit tenir compte des modifications du vent induites par les arbres et des effets que cela peut avoir sur la dispersion des polluants et sur leurs concentrations relevées localement. Les forêts limitent dans certains cas la dispersion de la pollution, ce qui augmente les concentrations en polluants localement (par exemple, le long des routes), mais à l’inverse peuvent protéger certains sites des émissions de polluants et jouer un rôle important dans la réduction des concentrations en polluants localement (par exemple, à l’intérieur des peuplements forestiers). Une meilleure compréhension des mécanismes par lesquels les arbres influencent la qualité de l’air et sa température permet de mieux adapter les plans d’aménagement des paysages et d’utiliser les arbres et la forêt pour améliorer la santé humaine.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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