Short-Lived Climate Forcers in Urban City of Semarang Based on Land Use Category and Associated Health Risks
Notice bibliographique
Résumé
Control of short-lived climate forcers (SLCF) is very crucial because it has quicker impact and more visible benefits in the short-term than control of carbon dioxide.For this reason, this research is aimed at estimating the level of SLCF (black carbon/BC, methane, and ozone) in the atmosphere, their impact and associated health risk (of certain SLCF).We measured BC at PM2.5, ground level ozone in 24h, and CH4, N2O and CO2 in five different sites in different land use categories.We also distributed questionnaires to vulnerable populations in the study area.The concentration of BC was in the range of 2.42-5.52ug/m 3 .The proportion of BC in PM2.5 is between 4.9% and 12.74%.Ambient methane concentrations were higher in the morning than in the afternoon.Likewise, the oxidant concentration of O3, N2O, and CO2 showed that results of measurement were higher in the morning than in the afternoon.The average concentration ratio of short-term to longterm greenhouse gas (CH4: N2O: CO2) is 4.9:1:1304.In terms of health risk, Estimated Attribute Proportion (AP) resulting from BC is within 1.1% and 7.48%.Mitigation of short-term GHG pollutant emission sources would be in line with long-term GHG pollutant mitigation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».