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Enregistrement W3156544707 · doi:10.3390/ijerph18084085

Can Public Spaces Effectively Be Used as Cleaner Indoor Air Shelters during Extreme Smoke Events?

2021· article· en· W3156544707 sur OpenAlexaff
Amanda J. Wheeler, Ryan W. Allen, Kerryn Lawrence, Chris Roulston, Jennifer Powell, Grant J. Williamson, Penelope Jones, Fabienne Reisen, Geoffrey Morgan, Fay H. Johnston

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCentre for Air Pollution, Energy and Health Research
Mots-clésHEPAParticulatesEnvironmental scienceSmokeIndoor air qualityAir quality indexEnvironmental engineeringInfiltration (HVAC)Air pollutionHazeAir conditioningPublic placeWaste managementEnvironmental healthMeteorologyEngineeringGeographyFilter (signal processing)Architectural engineeringMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During extreme air pollution events, such as bushfires, public health agencies often recommend that vulnerable individuals visit a nearby public building with central air conditioning to reduce their exposure to smoke. However, there is limited evidence that these “cleaner indoor air shelters” reduce exposure or health risks. We quantified the impact of a “cleaner indoor air shelter” in a public library in Port Macquarie, NSW, Australia when concentrations of fine particulate matter (PM2.5) were elevated during a local peat fire and nearby bushfires. Specifically, we evaluated the air quality improvements with central air conditioning only and with the use of portable high efficiency particulate air (HEPA) filter air cleaners. We measured PM2.5 from August 2019 until February 2020 by deploying pairs of low-cost PM2.5 sensors (i) inside the main library, (ii) in a smaller media room inside the library, (iii) outside the library, and (iv) co-located with regulatory monitors located in the town. We operated two HEPA cleaners in the media room from August until October 2019. We quantified the infiltration efficiency of outdoor PM2.5 concentrations, defined as the fraction of the outdoor PM2.5 concentration that penetrates indoors and remains suspended, as well as the additional effect of HEPA cleaners on PM2.5 concentrations. The infiltration efficiency of outdoor PM2.5 into the air-conditioned main library was 30%, meaning that compared to the PM2.5 concentration outdoors, the concentrations of outdoor-generated PM2.5 indoors were reduced by 70%. In the media room, when the HEPA cleaners were operating, PM2.5 concentrations were reduced further with a PM2.5 infiltration efficiency of 17%. A carefully selected air-conditioned public building could be used as a cleaner indoor air shelter during episodes of elevated smoke emissions. Further improvements in indoor air quality within the building can be achieved by operating appropriately sized HEPA cleaners.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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