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Enregistrement W3170730013 · doi:10.1289/isee.2020.virtual.p-0943

PM2.5 Exposure in Public Primary Schools Kampala, Uganda

2020· article· en· W3170730013 sur OpenAlexaboutno aff
Samuel Etajak, Lynn Atuyambe, W. Bazeyo, Felix Walyawula, Agnes Nyabigambo, Abera Kumie, K. Dessie, J. Partz, J.M. Samet, Kiros Berhane

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelative humidityAir quality indexParticulatesEnvironmental scienceToxicologyAnimal scienceGeographyMedicineEnvironmental healthMeteorologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Worldwide, 93% of the world’s children under 15 years of age are exposed to ambient fine particulate matter (PM2.5) levels above WHO defined air quality standards of 25 μg/m3 (24-hour mean). In low- and middle-income countries around the world, 98% of all children under 5 are exposed to PM2.5 levels above WHO suggested three interim air quality targets. In comparison, in high-income countries, 52% of children under 5 are exposed to levels above WHO air quality guidelines. We measured daily levels of ambient PM2.5 concentrations, temperature, relative humidity in public primary schools in Kampala City Uganda. Methods We conducted the Ambient PM2.5 Concentration measurements using the E-samplers centrally installed in four public primary schools in divisions of Kawempe, Central, Makindye and Lubaga in Kampala City, Uganda. The E-Samplers generated real-time, data for PM2.5 concentrations, Relative Humidity and Ambient Temperature. Data analysis was done using Excel 2016 to generate daily averages of PM2.5 concentrations for the Month of June 2018. Results The results showed the lowest and highest average daily PM2.5 concentrations for St. Paul Primary School Minimum 17 µg/m3 and Maximum 44 µg/m3); Central - Buganda Rd. Primary School Minimum 14 µg/m3 and Maximum 45 µg/m3); Makindye - Kibuli Demonstration Primary School Minimum 9 µg/m3 and Maximum 46 µg/m3); Rubaga - Queen of Peace Primary School Minimum 9 µg/m3 and Maximum 110 µg/m3). Studies have shown that exposure to high levels of PM2.5 concentrations results increased morbidity and mortality from cardiovascular and respiratory conditions. Conclusions There was an observed increase in ambient PM2.5 Concentration beyond World Health Organization defined limit of 25 μg/m3 and US EPA 35 μg/m3 (24-hour mean). Funding Sources: NIH Fogarty International Center, NIEHS, CDC/NIOSH, Canada’s IDRC, GACC Grant # 5R24 TW009552 [AAU]; 5R24 TW009548 [USC]; 1U01TW010094 [AAU]; 1U2RTW010125 [USC]

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)0,002
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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