MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2971253958 · doi:10.17975/sfj-2019-004

Urban Air Quality: Assessing Traffiffic and Building Architecture Impacts using Portable Measuring Devices in Toronto, Ontario

2019· article· en· W2971253958 sur OpenAlexafffundvenueabout
Cuilian Fang, Cheol H. Jeong, Greg J. Evans

Notice bibliographique

RevueSTEM Fellowship Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésEnvironmental scienceAir quality indexParticulatesStreet canyonAir pollutionPollutantUltrafine particlePollutionUrban areaCanyonSampling (signal processing)MeteorologyAir pollutant concentrationsEnvironmental engineeringAir pollutantsGeographyEngineeringCartographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vehicle emissions are one of the largest local contributors to poor urban air quality. High emissions are often associated with traffic congestion, and pollution may also become trapped between tall buildings creating a street canyon effect. The spatial variability of traffic-related air pollutants in microenvironments should be considered in evaluating changes in urban planning. This study focuses on assessing the air quality and commuter exposure in Toronto, Ontario, Canada, specifically focusing on the effect of the King Street Pilot Project on local urban air quality by reducing traffic. Increased vehicular density is expected to contribute to higher urban pollution levels and tall buildings may trap these contaminants. Field measurements were made within the King Street Pilot area during weekday rush hours to capture the best representation of peak activity and pollutant levels when there were similar average wind speeds and directions for the sampling dates. A suite of portable devices was carried along predesigned and timed routes through traffic dense areas to measure vehicle-related air pollutants including black carbon (BC), ultrafine particles (UFP, particles smaller than 0.1 μm), and particulate matter (PM2.5, particles smaller than 2.5 μm). Data was normalized, corrected and analyzed using centralized pollutant while considering meteorological site measurements located about 1.5 km away from the study area. Results indicated higher BC and UFP levels during peak commuting times between 8 am to 10 am and relatively increased pollution levels within the area of tall buildings versus the area with shorter buildings. Strong spatial variations of BC and UFP were found, while PM2.5 levels remained relatively constant in the downtown area. Elevated levels of BC and UFP were observed around nearby construction sites. This study contributes to establishing a baseline to evaluate the King Street Pilot Project’s air quality impact as well as proposing potential methods of detailed data collection within microenvironments to observe the air quality of urban centres.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSTEM Fellowship JournalMême sujetAir Quality and Health ImpactsTravaux en français237 207