Spatial Analysis of Fine Particulate Matter (PM2.5) in South St. Boniface and Mission Industrial Area, Winnipeg, Manitoba, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Particulate matter smaller than 2.5 microns (PM2.5) stays airborne for long periods and can enter the lungs, increasing respiratory and cardiovascular risks. Metal shredders are known sources of PM2.5, lead and other heavy metals. Winnipeg residents of South Saint Boniface (SSB) in Manitoba, Canada, live downwind of the Mission Industrial Area (MIA), which includes a metal shredder, train tracks and other industries. Residents are concerned about the MIA air and noise pollution and wanted ambient air quality monitoring in their mixed land-use area to understand its impact on their health. We measured and mapped the daytime PM2.5, from the MIA and South St. Boniface (SSB) neighborhoods using the Dylos DC 1700 PM over seven months. The Dylos air quality data for PM2.5 was validated by the two federal reference monitors in the city, finding a moderate to very strong correlation (r = 0.52 to 0.83; p-value 0.001), confirming good accuracy. A spatial analysis of the emission data showed that the highest pollution concentration was downwind of the scrap metal shredder in MIA. One-way ANOVA and Pearson correlation analysis revealed significantly higher levels of PM2.5 at MIA and SSB than at the reference sites, which are away from pollution sources. The PM2.5 Canadian Ambient Air Quality Standard (CAAQS) of 27 μg/m3 was exceeded downwind of the property line of the scrap metal shredder in the MIA for five of the 35 monitoring days averaging between 28.9 μg/m3 to 38.1 μg/m3 over eight hours. The standard was not exceeded in the residential area, although PM2.5 levels higher than background levels increased SSB residents exposure levels. This exceedance of regulatory standards requires action to reduce emissions.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 découle