Particulate Matter Quantification via DINÉ (Digitally INtegrated Environmental) Arduino UNO R3 Platform for Environmental Quality, Safety, and Health
Notice bibliographique
Résumé
After the hardware-integration of an Arduino UNO and the PMSA003 particulate matter (PM) sensor, the Arduino UNO was programmed to count six PM diameters: 0.3, 0.5, 1.0, 2.5, 5, and 10 micrometers, for a fixed air volume of 0.1 Liters. Indoor PM data within 12 different locations at Navajo Preparatory School, Farmington, NM. Outdoor atmospheric PM data was then gathered in Tucson, Arizona, before and after various weather events, such as high winds (PM generating) and rain (PM scrubbing). Additionally, indoor and outdoor data gathered in West Virginia during heavy smoke from the 2023 Canadian forest fires. The output of the Arduino UNO included current, average, maximums, and minimums PM values for each particle size. The Arduino UNO also calculated the least-squares fit a negative-exponential model of the particulate matter as a function of count and particle size, and calculated the correlation “R” between the actual PM count data and the model. Correlations as high as 99.99% were achieved at a confidence of 99.95%. This will help to understand the PM problems on the Navajo Nation, which could include radioactive dust from over 500 abandoned uranium mines.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».