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Enregistrement W3194640999 · doi:10.11159/icmie21.126

The Effect of the State of the Indoor Environment on the Air Quality inthe Cabin

2021· article· en· W3194640999 sur OpenAlexvenueno aff
Zuzana Kolková, Peter Hrabovský, Jozef Matúšov, Lenka Mikulová, Ľuboš Daniel

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésAir quality indexComputer scienceQuality (philosophy)Environmental scienceState (computer science)Architectural engineeringMeteorologyEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air quality affects the state of the environment, human health as well as individual ecosystems to a significant extent.The permissible level of air pollution is determined by the national laws of each country and the EU.Air quality problems are related to the amount of pollutant emissions that escape into the atmosphere.These emissions have different origins.Transport is identified as one of the serious problems of the future also in terms of air pollution, especially in view of the rising trend of final energy consumption in road transport.One of the main factors of deteriorating air quality in the urban environment is burdened by high traffic density.Regulation of emissions from transport, including passenger cars, is in the general interest of European legislation.Transport produces almost a quarter of Europe's greenhouse gas emissions and is a major cause of urban air pollution.At the same time, it is necessary to deal with air quality in cars, which is affected by several factors.The aim of this article is to analyse the air quality in the cabin of a car that uses a pollen filter with activated carbon.The analysis is focused on particles from 0.3 to 10μm in 16 size categories that affect the health of people in the car.The influence of the fan setting and the state of the indoor environment on the particle concentrations will also be evaluated.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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