Modélisation et cartographie des polluants atmosphériques à Abidjan (Côte d’Ivoire)
Notice bibliographique
Résumé
La pollution de l’air est une nuisance environnementale majeure dans les villes d’Afrique de l’Ouest. L’urbanisation rapide avec un étalement non maîtrisé et la forte croissance du parc automobile contribuent à augmenter les niveaux de pollution de l’air. Cette étude vise à répondre à deux objectifs principaux : établir les caractéristiques de l’environnement routier influençant significativement les concentrations de dioxyde d’azote et de particules et produire des cartes de prédiction des niveaux de concentration de ces polluants pour l’ensemble du réseau routier d’Abidjan. Une collecte de données extensive a été réalisée avec des vélos instrumentés de capteurs mobiles en décembre 2021 (920 kilomètres et 71 heures). Les résultats des modèles généralisés additifs démontrent le rôle très important de l’environnement routier : les niveaux des trois polluants sont systématiquement plus élevés sur les autoroutes ainsi que sur les routes primaires, secondaires et tertiaires comparativement à une rue résidentielle. Les cartes de prédiction relèvent des patrons spatiaux bien différents pour le dioxyde d’azote en comparaison des matières particulaires.
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 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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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; 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 ».