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Enregistrement W4205484524 · doi:10.22215/etd/2021-14660

Temporal Trends in Ambient Fine Particulate Air Pollution in Grenada, West Indies, 2020

2021· dissertation· en· W4205484524 sur OpenAlexaff
Nicholas DiRienzo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesParticulate pollutionEnvironmental scienceStormWest indiesAir pollutionDust stormAir quality indexPollutantGeographyPollutionMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Routine collection of ambient air quality data is rare in the Caribbean.To assess the potential for health impacts from exposure to ambient fine particulate matter (PM2.5), an exposure study in Grenada was conducted.This study looked to characterize temporal trends of PM2.5 and changes in the concentrations of this pollutant during dust storms.Four fixed-site stationary monitors were installed in Grenada and one on neighbouring island of Carriacou.They continuously captured PM2.5 concentrations between January 6 and October 31, 2020.Regression analyses were performed to describe associations between ambient PM2.5 and meteorological variables.Daily mean PM2.5 concentrations were approximately 2.5 times higher on Saharan dust days than non-Saharan dust days (8.9 vs 3.6 g/m 3 ; p<0.05).Concentrations measured during the June 2020 Saharan dust storm exceeded the World Health Organization's 24-hour guideline.While concentrations of PM2.5 are low in Grenada relative to other countries, they still pose a health hazard.First and foremost, I'd like to thank my supervisor, Dr. Paul Villeneuve.Your guidance aided immensely in the improvement of my writing, conceptual understanding of the topics we worked through, and especially in navigating new territory as the project changed due to the unexpected occurrence of COVID-19.You consistently pushed me to improve and were always there when I needed help, and for that I am thankful.I'd like to thank my committee members, Dr. Daniel Rainham and Dr. DavidMiller.You both saw the things that I could not and consistently provided feedback to improve the project the past two years.I extend great

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)0,001
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 enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,282 · 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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