METHODOLOGY FOR ASSESSING THE LEVEL OF ATMOSPHERIC POLLUTION BY ROAD TRANSPORT IN THE PROJECTS OF MANAGEMENT OF ENVIRONMENTAL STATE OF A CITY
Notice bibliographique
Résumé
The level of environmental pollution is the main criterion that determines the quality of living conditions in cities. One of the most dangerous environmental problems of cities that affects the health of the population is atmospheric air pollution by road transport. In the city of Kyiv, the total volume of pollutant emissions from stationary sources in 2020 amounted to 25.5 thousand tons, from mobile sources almost 9 times more – 225.8 thousand tons. The comprehensive air pollution index (API) is used to characterize air quality in cities which allows you to determine how many times the total level of air pollution with several impurities exceeds the permissible value and to identify substances that contribute the most to atmospheric pollution. In most European countries, the USA, Canada and others, the air quality index (AQI) is used to control the level of atmospheric air pollution. When calculating the AQI, the concentration of pollutants is determined by field studies (monitoring) or mathematical modelling. In contrast to monitoring, which is a rather expensive study, mathematical modelling provides not only an operational assessment of the level of atmospheric pollution but also makes it possible to forecast the state of the air and to determine strategies for reducing pollutant emissions. In this regard, the creation of methods that allow making operational forecasts of the level of atmospheric pollution in cities and preventing critical situations in which the concentration of pollutants exceeds the maximum permissible values is an extremely urgent task.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».