Analysis of noise and air pollution in Sambalpur City, India, during Diwali
Notice bibliographique
Résumé
Diwali (or Deepavali) is one of the most glamorous cultural festivals in India. It is the festival of light and is celebrated every year during the month of November with great firework displays. Burning of different fireworks generates acute noise and toxic fumes, which lead to noise and air pollution in the environment. The excessive use of fireworks aggravates the level of air and noise pollution and causes adverse impacts on human health. The present paper assesses the noise pollution and air pollution during Diwali in Sambalpur City, one of the premier cities in the western part of Odisha State in Eastern India. The noise level is measured on Diwali day and is compared with that on normal days. Similarly, air quality is measured on Diwali day and compared with that on normal days (pre-Diwali and post-Diwali). The average equivalent continuous noise levels (L eq) and noise pollution levels have increased in all areas on Diwali compared with those on non-Diwali days. It is also observed that there is a significant rise of air pollutants, total suspended particulate matter, PM10, PM2.5, sulfur dioxide (SO2) and nitrogen dioxide (NO2) in ambient air due to burning of crackers in Diwali.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».