Comment on AMT-2021-425
Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Four correction models with differing forms were developed on a training dataset of 32 PurpleAirâFederal Equivalent Method (FEM) hourly fine particulate matter (PM<span class="inline-formula"><sub>2.5</sub></span>) observation colocation sites across North America (NA). These were evaluated in comparison with four existing models from external sources using the data from 15 additional NA colocation sites. Colocation sites were determined automatically based on proximity and a novel quality control process. The Canadian Air Quality Health Index Plus (AQHI<span class="inline-formula">+</span>) system was used to make comparisons across the range of concentrations common to NA, as well as to provide operational and health-related context to the evaluations. The model found to perform the best was our Model 2, <span class="inline-formula"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4" display="inline" overflow="scroll" dspmath="mathml"><mrow><msub><mtext>PM</mtext><mrow><mn mathvariant="normal">2.5</mn><mtext>-</mtext><mi mathvariant="normal">corrected</mi></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mtext>PM</mtext><mrow><mn mathvariant="normal">2.5</mn><mtext>-</mtext><mi mathvariant="normal">cf</mi><mtext>-</mtext><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub><mo>/</mo><mo>(</mo><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>+</mo><mn mathvariant="normal">0.24</mn><mo>/</mo><mo>(</mo><mn mathvariant="normal">100</mn><mo>/</mo><msub><mtext>RH</mtext><mi mathvariant="italic">%</mi></msub><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></math><span><svg:svg xmlns:svg="http://www.w3.org/2000/svg" width="245pt" height="14pt" class="svg-formula" dspmath="mathimg" md5hash="d11c308ce53596c30068602a2978c22b"><svg:image xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="amt-15-3315-2022-ie00001.svg" width="245pt" height="14pt" src="amt-15-3315-2022-ie00001.png"/></svg:svg></span></span>)), where RH is limited to the range <span class="inline-formula">[30â<i>%</i>,70â<i>%</i>]</span>, which is based on the RH growth model developed by Crilley et al. (2018). Corrected concentrations from this model in the moderate to high range, the range most impactful to human health, outperformed all other models in most comparisons. Model 7 (Barkjohn et al., 2021) was a close runner-up and excelled in the low-concentration range (most common to NA). The correction models do not perform the same at different locations, and thus we recommend testing several models at nearby colocation sites and utilizing that which performs best if possible. If no nearby colocation site is available, we recommend using our Model 2. This study provides a robust framework for the evaluation of low-cost PM<span class="inline-formula"><sub>2.5</sub></span> sensor correction models and presents an optimized correction model for North American PurpleAir (PA) sensors.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,171 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».