Air quality standards for the concentration of particulate matter 2.5, global descriptive analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To compare ambient air quality standards for the mass concentration of aerosol particles smaller than approximately 2.5 μm (PM 2.5 ) and exposure to these particles in national and regional jurisdictions worldwide.Methods We did a review of government documents and literature on air quality standards.We extracted and summarized the PM 2.5 concentration limits effective before July 2020, noting whether standards were enforced, voluntary or target.We compared averaging methods and permitted periods of time that standards may be exceeded.We made a descriptive analysis of PM 2.5 standards by population, total area and population density of jurisdictions.We also compared data on actual PM 2.5 air quality against the standards.Findings We obtained data on standards from 62 jurisdictions worldwide, including 58 countries.Of the world's 136.06 million km 2 land under national jurisdictions, 71.70 million km 2 (52.7%) lack an official PM 2.5 air quality standard, and 3.17 billion people live in areas without a standard.The existing standards ranged from 8 to 75 µg/m 3 , mostly higher than the World Health Organization guideline annual limit of < 10 µg/m 3 .The weakest PM 2.5 standards were often exceeded, while the more stringent standards were often met.Several jurisdictions with the highest population density demonstrated compliance with relatively stringent standards.Conclusion The metrics used in PM 2.5 ambient air quality standards should be harmonized worldwide to facilitate accurate assessment of risks associated with PM 2.5 exposure.Population density alone does not preclude stringent PM 2.5 standards.Modernization of standards can also include short-term standards to unmask PM 2.5 fluctuations in high-pollution areas.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».