Within city spatiotemporal variation of pollen concentration in the city of Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The exacerbation of asthma and respiratory allergies has been associated with exposure to aeroallergens such as pollen. Within an urban area, tree cover, level of urbanization, atmospheric conditions, and the number of source plants can influence spatiotemporal variations in outdoor pollen concentrations. OBJECTIVE: We analyze weekly pollen measurements made between March and October 2018 over 17 sites in Toronto, Canada. The main goals are: to estimate the concentration of different types of pollen across the season; estimate the association, if any, between pollen concentration and environmental variables, and provide a spatiotemporal surface of concentration of different types of pollen across the weeks in the studied period. METHODS: We propose an extension of the land-use regression model to account for the temporal variation of pollen levels and the high number of measurements equal to zero. Inference is performed under the Bayesian framework, and uncertainty of predicted values is naturally obtained through the posterior predictive distribution. RESULTS: Tree pollen was positively associated with commercial areas and tree cover, and negatively associated with grass cover. Both grass and weed pollen were positively associated with industrial areas and TC brightness and negatively associated with the northing coordinate. The total pollen was associated with a combination of these environmental factors. Predicted surfaces of pollen concentration are shown at some sampled weeks for all pollen types. SIGNIFICANCE: The predicted surfaces obtained here can help future epidemiological studies to find possible associations between pollen levels and some health outcome like respiratory allergies at different locations within the study area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».