Impacts of Subway System Modifications on Air Quality in Subway Platforms and Trains
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Subway PM 2.5 can be substantially sourced from the operation of the system itself. Improvements in subway air quality may be possible by examining the potential to reduce these emissions. To this end, PM 2.5 was measured on the trains and station platforms of the Toronto subway system. A comparison with previously published data for this system reveals significant changes in below ground platform PM 2.5 . A reduction of nearly one-third (ratio (95% CI): 0.69 (0.63, 0.75)) in PM 2.5 from 2011 to 2018 appears to have resulted from a complete modernization of the rolling stock on one subway line. In contrast, below ground platform PM 2.5 for another line increased by a factor of 1.48 (95% CI; 1.42, 1.56). This increase may be related to an increase in emergency brake applications, the resolution of which coincided with a large decrease in PM 2.5 concentrations on that line. Finally, platform PM 2.5 in two newly opened stations attained, within one year of operation, typical concentrations of the neighboring platforms installed in 1963. Combined, these findings suggest that the production of platform PM 2.5 is localized and hence largely freshly emitted. Further, PM 2.5 changed across this subway system due to changes in its operation and rolling stock. Thus, similar interventions applied intentionally may prove to be equally effective in reducing PM 2.5 . Moreover, establishing a network of platform PM 2.5 monitors is recommended to monitor ongoing improvements and identify impacts of future system changes on subway air quality. This would result in a better understanding of the relationship between the operations and air quality of subways.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,008 | 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 ».