Indigenous Knowledge of seasons delivers a new way of considering annual cycles in atmospheric dispersion of pollutants
Notice bibliographique
Résumé
Poor air quality is recognised as the most important environmental health issue of our time. Meteorological variables like temperature and wind speed can strongly influence air quality and these variables often show clear annual cycles. It is therefore common to analyse atmospheric pollutants within a seasonal framework. However, the commonly used seasons in Australia do not align well with all of the most important annual weather patterns that influence air quality in the Sydney Basin. We used Indigenous perspectives on ‘seasons’ as identified by the co-authors and combined these with statistical analysis of the local climatology. This enabled us to create a set of locally informed ‘quasi-seasons’ that we named IKALC-seasons (Indigenous Knowledge Applied to Local Climatology). Engaging with the IKALC-seasons improved our understanding of temporal variability of air pollution in western Sydney, mainly due to a better identification of the time of year when cold, still weather conditions result in higher levels of fine particulate pollution, carbon monoxide and nitrogen oxides. Although the IKALC seasons identified in this study are intrinsically local in nature, the methodology developed has broadscale application. This approach can be used to identify the times of year when micrometeorological conditions are most likely to drive poor air quality thereby helping to inform effective decision-making about emission controls.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».