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Enregistrement W4255251465 · doi:10.26434/chemrxiv.13724026.v1

Importance of Meteorology and Chemistry in Determining Air Pollutant Levels During COVID-19 Lockdown in Indian Cities

2021· preprint· en· W4255251465 sur OpenAlexaff
Leigh R. Crilley, Yashar Iranpour, Cora J. Young

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormalization (sociology)OzoneEnvironmental scienceAir pollutionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Atmospheric chemistryMeteorologyPollutantAir pollutantsAtmospheric sciencesSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Air quality indexGeographyChemistryInfectious disease (medical specialty)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To accurately quantify impact of short-term interventions (such as COVID-19 lockdown) on air pollutant levels, meteorology and atmospheric chemistry need to be considered in addition to emission changes. We demonstrate that regional sources have a significant influence on PM 2.5 levels in Delhi and Hyderabad due to the small reduction calculated post-lockdown after weather-normalization, indicating that future PM 2.5 mitigation strategies should focus on national-scale, as well as local sources. Furthermore, we demonstrate with field measurements that ozone production in Delhi is likely volatile organic compound (VOC)-limited, in agreement with previous modelling predictions, indicating that ozone mitigation should focus on dominant VOC sources. This work highlights the complexity in developing mitigation strategies for air pollution due to its non-linear relationships with emissions, chemistry and meteorology.

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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,183

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,262 · 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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