Exposure to PM2.5 Related to Road Traffic: Comparison between Crossroads and Outside of Crossroads at Cotonou, Benin
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several studies have analysed the pollution issues owing to road traffic in Cotonou, Benin. Concentration levels of particles are higher on high traffic than a low traffic. The exposure of human populations to air pollution is more intense on the roads. In Benin, the density of traffic on the crossroads is indeed more important. Are traffic locations such as crossroads, areas where the level of exposure PM2.5 is increased? Methods: This study was conducted along the 5 km high-traffic road in the city of Cotonou. It is a high traffic lane with two crossroads. Sampling and measurements were carried out in dry sea-son (January and February) and rainy season (June and July). For each season the measurements were made over two months from 7 am to 9 pm. PM2.5 measurements were made at different locations at crossroads and also along the track. To compare concentrations of PM2.5 at crossroads and outside of roundabout, we used the Generalized Linear Mixed Model. Results: In the rainy season the PM2.5 hourly concentrations ranged between 400 μg/m3 and 500 μg/m3 while in the dry season 100 μg/m3 and 300 μg/m3. In the rainy season, the average of PM2.5 concentration was 463.25 ± 66.21 μg/m3 at crossroads and 264.75 ± 50.97 μg/m3 outside of crossroads. In the dry season, the average of PM2.5 concentration was 232.75 ± 97.29 μg/m3 at crossroads and 123.31 ± 63.79 μg/m3 outside of crossroads. Both in dry and rainy seasons, PM2.5 concentration level peaks are observed from 7 am to 9 am and from 7 pm to 9 pm. The Generalized Linear Mixed Model showed that there is high significant difference between concentrations of PM2.5 at crossroads compared to outside of crossroads. Occupation of the roadside (in particular crossroads) for various economic activities is common practice in Cotonou thus health risk for people working around crossroads increases. Conclusion: Locations such as crossroads are areas where the level of exposure PM2.5 is highest on road traffics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».