Clean air together Dublin: impact on air quality awareness, attitudes and behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Clean Air Together (CAT) is a citizen science project where people voluntarily sign up to measure levels of nitrogen dioxide (NO2) pollution in their local area. In this study, we assessed the impact of CAT on awareness, attitudes and behaviours of participants in relation to air quality. Selected participants (and those who signed up for the study but who were ultimately not selected to engage in NO2 measurement, referred to in this report as non-selected participants) were invited to complete three surveys at various points in 2021 and 2022. It is these survey responses that are used to evaluate the impact of CAT participation on awareness, attitudes and behaviour in relation to air quality. While the analysis was hindered by small samples, the research identified a number of key findings: Compared to the general Dublin population aged 18+, CAT participants were more concentrated in the middle age groups (aged 35-64), and nearly half had postgraduate-level educational qualifications. The baseline survey was conducted in September 2021, at the start of the CAT project and before participants participated in NO2 measurement or received infographics and further information on NO2. It revealed that CAT participants were more aware of NO2 (and other environmental risks) than the general Dublin population aged 18+, and more likely to correctly identify the main source of NO2 pollution. However, nearly one-quarter of CAT participants did not know the most significant source of NO2 pollution, and a further quarter answered this question incorrectly. In terms of attitudes, CAT participants were, in general, more supportive of various policy measures to reduce air pollution than the overall Dublin population aged 18+. Analysis of CAT participants who responded to the first (September 2021) and second (March 2022) surveys showed that awareness of NO2-related issues improved. For example, the proportion who correctly identified the most significant source of NO2 increased from just over 50 per cent to nearly 70 per cent, with an additional large decline in the proportion of participants who reported that they did not know the most significant source of NO2 pollution.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».