Using low-cost air quality sensors to estimate wildfire smoke infiltration into childcare facilities in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The health risks associated with wildfires are expected to increase due to climate change. Children are susceptible to wildfire smoke, but little is known about indoor smoke exposure at childcare facilities. The objective of this analysis was to estimate the effects of outdoor PM2.5 and wildfire smoke episodes on indoor PM2.5 at childcare facilities across British Columbia, Canada. We installed low-cost air-quality sensors inside and outside 45 childcare facilities and focused our analysis on operational hours (Monday–Friday, 08:00–18:00) during the 2022 wildfire season (01 August–31 October). Using random-slope random-intercept linear mixed effects regression, we estimated the overall and facility-specific effects of outdoor PM2.5 on indoor PM2.5, while accounting for covariates. We examined how wildfire smoke affected this relationship by separately analyzing days with and without wildfire smoke. Average indoor PM2.5 increased by 235% on wildfire days across facilities. There was a positive relationship between outdoor and indoor PM2.5 that was not strongly influenced by linear adjustment for meteorological and area-based socio-economic factors. A 1.0 μg m−3 increase in outdoor PM2.5 was associated with a 0.55 μg m−3 [95% CI: 0.47, 0.63] increase indoors on non-wildfire smoke days and 0.51 μg m−3 [95% CI: 0.44, 0.58] on wildfire-smoke days. Facility-specific regression coefficients of the effect of outdoor PM2.5 on indoor PM2.5 was variable between facilities on wildfire (0.18–0.79 μg m−3) and non-wildfire days (0.11–1.03 μg m−3). Indoor PM2.5 responded almost immediately to increased outdoor PM2.5 concentrations. Across facilities, 89% and 93% of the total PM2.5 infiltration over 60 min occurred within the first 10 min following an increase in outdoor PM2.5 on non-wildfire and wildfire days, respectively. We found that indoor PM2.5 in childcare facilities increased with outdoor PM2.5. This effect varied between facilities and between wildfire-smoke and non-wildfire smoke days. These findings highlight the importance of air quality monitoring at childcare facilities for informed decision-making.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».