Development of methods for citizen scientist mapping of residential woodsmoke in small communities
Notice bibliographique
Résumé
Residential wood burning is a major source of fine particulate matter (PM2.5) during winter and a leading contributor to air pollution. Exposure to woodsmoke PM2.5 is associated with many health effects, so it is important to characterize the magnitude and spatial variability in exposures. However, high infrastructure and maintenance costs of regulatory monitoring stations limit their spatial resolution and make monitoring infeasible for many small communities where woodsmoke may be prevalent. Mobile monitoring was conducted with a nephelometer and multi-wavelength aethalometer, capable of identifying woodsmoke PM2.5, to capture spatially resolved data. This Combined Aethalometer and Nephelometer for Assessment of Woodsmoke (CANAW) method was evaluated in three pairs of communities in British Columbia, Canada. Measurements were also taken at fixed-site monitoring stations. Light scattering measured by a nephelometer (Bsp) was compared with gravimetric filter-based and beta-attenuation measures of PM2.5. The difference in absorbance of 370 nm and 880 nm wavelengths as measured by an aethalometer (delta C), was compared with the chemical woodsmoke tracer levoglucosan. Fixed site measurements of Bsp and delta C were comparable with established methods of monitoring PM2.5 and woodsmoke, respectively. Correlations in each tested relationship across all locations were high (r ≥ 0.93 in all cases). Mobile monitoring captured high spatial variation in woodsmoke PM2.5 and maps of average concentrations during monitoring were created to identify woodsmoke hotspots. Following the successful implementation of the mobile CANAW method, training materials were created and tested with lay volunteers along with an online mapping application. Volunteers were able to effectively operate the equipment, collect valuable data on woodsmoke concentrations, and map spatial patterns across their communities using the application. The CANAW method is a valuable option for advancing cost-effective data collection for residential woodsmoke in otherwise unmonitored communities, and to add spatial context to existing monitoring networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».