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Enregistrement W4407057162 · doi:10.1029/2023gh000975

Impact of Reduced Anthropogenic Emissions Associated With COVID‐19 Lockdown on PM<sub>2.5</sub> Concentration and Canopy Urban Heat Island in Canada

2025· article· en· W4407057162 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueGeoHealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésMetropolitan areaEnvironmental scienceAir quality indexUrban heat islandCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Air pollutionGeographyClimate changeCanopyPhysical geographyAtmospheric sciencesMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Extensive lockdowns during the COVID‐19 pandemic caused a remarkable decline in human activities that have influenced urban climate, especially air quality and urban heat islands. However, the impact of such changes on local climate based on long term ground‐level observations has hitherto not been investigated. Using air pollution measurements for the four major Canadian metropolitan areas (Toronto, Montreal, Vancouver, and Calgary), we find that PM 2.5 markedly decreased during and after lockdowns with peak reduction ranging between 42% and 53% relative to the 2000–2019 reference period. Moreover, we show a substantial decline in canopy urban heat island intensity during lockdown and in the post lockdowns periods with peak reduction ranging between 0.7°C and 1.6°C in comparison with the 20‐year preceding period. The results of this study may provide insights for local policymakers to define the regulation strategies to facilitate air quality improvement in urban areas.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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