MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225731096 · doi:10.30909/vol.05.01.3359

Effectiveness of low-cost air quality monitors for identifying volcanic SO₂ and PM downwind from Masaya volcano, Nicaragua

2022· article· en· W4225731096 sur OpenAlexaff
Rachel C. W. Whitty, Melissa Pfeffer, Evgenia Ilyinskaya, Tjarda Roberts, Anja Schmidt, Sara Barsotti, W. Strauch, Leigh R. Crilley, Francis D. Pope, Harold Bellanger, Elvis Mendoza, Tamsin A. Mather, Emma Liu, Nial Peters, Isabelle A. Taylor, Hilary Francis, Xochilt Hernández Leiva, Dave Lynch, Sébastien Nobert, Peter J. Baxter

Notice bibliographique

RevueVolcanica · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality Monitoring and Forecasting
Établissements canadiensUniversité de MontréalYork University
Organismes subventionnairesUniversity of BristolAgence Nationale de la RechercheMet OfficeNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésVolcanoEnvironmental scienceParticulatesAir quality indexImpact craterHumidityMeteorologyAir pollutionRemote sensingGeologyGeographySeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas and particulate matter (PM) emissions from Masaya volcano, Nicaragua, cause substantial regional volcanic air pollution (VAP). We evaluate the suitability of low-cost SO2 and PM sensors for a continuous air-quality network. The network was deployed for six months in five populated areas (4-16 km from crater). The SO2 sensors failed and recorded erroneous values on multiple occasions, likely due to corrosion, requiring significant maintenance commitment. The PM sensors were found to be robust but data required correction for humidity. SO2 measurements could not be used as stand-alone tools to detect occurrence of VAP episodes (VAPE), but SO2/PM correlation reliably achieved this at near-field stations, as confirmed by meteorological forecasts and satellite imagery. Above-background PM concentrations reliably identified VAPE at both near-field and far-field stations. We suggest that a continuous network can be built from a combination of low-cost PM and SO2 sensors with a greater number of PM-only sensors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVolcanicaMême sujetAir Quality Monitoring and ForecastingTravaux en français237 207