Investigating the Influence of Environmental Features on Air Pollution and Environmental Noise in Three Cities of Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the impacts of environmental features on air and noise pollution covariance in three different cities of Southern Ontario. More specifically, the objectives of the study were to (1) Evaluate the correlation and spatial relationship between nitrogen dioxide 2NO ), and environmental noise in Mississauga, Hamilton and London; (2) Analyze the influence of environmental features on the covariance of NO and NO2se levels in the study areas. A combination of descriptive and inferential bivariate, and multivariate statistical techniques were performed to develop local and global models of noise and air pollution covariance. This study found a substantial correlation between the NO 2nd environmental noise in Mississauga and Hamilton; however, the correlation in London was very low. According to the final Land Use Regression (LUR) model, variables like traffic volume, road length, and industrial land-use increase the NO a2d environmental noise in different cities, whereas Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) helps to reduce the NO a2d environmental noise. This approach could be a good option for LUR modeling of environmental pollution in cities where extensive spatial monitoring is unfeasible, and more specifically, the predicted results of such a study may be applied to further health studies in the cities with the same land-use patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».