Les effets des arbres et de la forêt sur la qualité de l’air et la santé humaine dans et autour des zones urbaines
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
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.
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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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