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Enregistrement W3209917970 · doi:10.3390/app11136140

Baseline Air Monitoring of Fine Particulate Matter and Trace Elements in Ontario’s Far North, Canada

2021· article· en· W3209917970 sur OpenAlexafffundabout
Yushan Su, Uwayemi M. Sofowote, Anthony Munoz, Michael Noble, Chris Charron, Aaron Todd, Valbona Celo, Ewa Dąbek-Złotorzyńska, Alla Kryukova, Teresa Switzer

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésParticulatesEnvironmental scienceBaseline (sea)Air quality indexAir pollutionTrace gasPollutantAir pollutantsMeteorologyGeographyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large mineral deposits have been discovered in Ontario’s Far North and are being considered for further development. Particulate matter and trace elements can be emitted from potential mining activities and these air pollutants are associated with health risks and harmful to the sensitive ecosystem. An air monitoring station, powered by solar panels and a wind turbine, was established in this near-pristine area to monitor baseline levels of fine particulate matter (PM2.5) and trace elements downwind of a proposed mine site. Levels of PM2.5 and trace elements observed from 2015 to 2018 were much lower than measurements observed in southern Ontario, suggesting minimal influence of primary emissions in the study area. One episodic PM2.5 event in July 2015 was attributable to wildfire emissions in northern Ontario. Only 8 out of the 31 target elements were detected in 25% or more of the samples. Good correlations among As, Se, Pb, and Sb, between Mn and Fe, as well as between Ce and La indicated they originated from long-range atmospheric transport from the south. Ontario’s Ambient Air Quality Criteria were not exceeded for any target air pollutants. Four years of air measurements filled the data gap of baseline information in this near-pristine study area and can be used to assess impacts of potential mining activities in the future. Field operations during this study period indicated that the battery-powered air instruments and meteorological sensors worked well in the harsh environment of Ontario’s Far North even in cold winter months. The field experiences gained in this study can be applied to future air monitoring activities in harsh environments where no direct power supply is available and site access is limited.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,141

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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