Assessing the Effects of Stove Use Patterns and Kitchen Chimneys on Indoor Air Quality during a Multiyear Cookstove Randomized Control Trial in Rural India
Notice bibliographique
Résumé
We conducted indoor air quality (IAQ) measurements during a multiyear cookstove randomized control trial in two rural areas in northern and southern India. A total of 1205 days of kitchen PM2.5 were measured in control and intervention households during six ∼3 month long measurement periods across two study locations. Stoves used included traditional solid fuel (TSF), improved biomass, and liquefied petroleum gas (LPG) models. Intent-to-treat analysis indicates that the intervention reduced average 24 h PM2.5 and black carbon in only one of the two follow-up measurement periods in both areas, suggesting mixed effectiveness. Average PM2.5 levels were ∼50% lower in households with LPG (for exclusive LPG use: >75% lower) than in those without LPG. PM2.5 was 66% lower in households making exclusive use of an improved chimney stove versus a traditional chimney stove and TSF-exclusive kitchens with a built-in chimney had ∼60% lower PM2.5 than those without a chimney, indicating that kitchen ventilation can be as important as the stove technology in improving IAQ. Diurnal trends in real-time PM2.5 indicate that kitchen chimneys were especially effective at reducing peak concentrations, which leads to decreases in daily PM2.5 in these households. Our data demonstrate a clear hierarchy of IAQ improvement in real world, “stove-stacking” households, driven by different stove technologies and kitchen characteristics.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».