Ten-year Trends in Ambient PM2.5 and PM2.5-bound Element Concentrations in an Industrialized Border City
Notice bibliographique
Résumé
In this study, linear regression was adopted to characterize trends in ambient fine particulate matter (PM2.5) and PM2.5bounded element concentrations using data collected at Windsor West monitoring station in Windsor, Ontario, Canada, during 2003-2012.Twenty-two PM2.5-buonded elements were reported, and 10 of them had concentrations below method detection limits over 70% of the time.Therefore, they were excluded from further analysis.The 12 retained elements are Al, Br, Ca, Fe, K, Mn, Ni, Pb, S, Si, Ti and Zn.These 12 elements combined contributed 13% of total PM2.5 concentration, with S being the largest contributor (8.4%), followed by Fe (1.4%).The annual mean PM2.5 concentrations ranged from 7.3 µg/m 3 in 2009 to 10.4 µg/m 3 in 2005, are lower than the Canadian Ambient Air Quality Standards of 10 µg/m 3 for PM2.5 except for in 2005.The ten-year mean was 8.8 µg/m 3 .Significant decreasing trends were found for PM2.5 (25%), Fe (19%), Mn (47%), S (44%), Si (72%), Ti (92%), and Zn (71%), while no statistically significant change was observed for Al, Br, Ca, K, Ni, and Pb.Our findings suggest that the emission control strategies implemented during the study period were effective in reducing concentrations of PM2.5 and six out of 12 PM2.5-boundedelements in Windsor.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».