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Enregistrement W4415582047 · doi:10.1093/eurpub/ckaf161.1307

A low-cost approach to ambient fine particulate matter monitoring - the case of Grenada

2025· article· en· W4415582047 sur OpenAlexaff
Kirstin Mitchell, Nicholas DiRienzo, Scott Compton, P Villenueve, Martin Forde

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality Monitoring and Forecasting
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesAir quality indexMultivariate statisticsBaseline (sea)StormVolcanoAir pollutionBayesian multivariate linear regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ambient fine particulate matter (PM2.5), despite its association with significant morbidity and mortality, is not robustly monitored in the small island developing states (SIDS) of the Caribbean region. This is due in part to a lack of local and regional financial and technical capacity. To establish baseline parameters and assess historical trends in Grenada, an island frequently impacted by Saharan dust storms, a historical analysis was conducted using comprehensive atmospheric reanalysis data from NASA's Global Modeling and Assimilation Office. A time series decomposition analysis, along with a multivariate linear regression model, was used to study the trends and interactions between PM2.5 and meteorological correlates. The analysis revealed that, despite stable mean trends, PM2.5 concentrations increased consistently and significantly from May to August, with seasonal effect indices ranging from 0.198 to 6.799 units above the average trend. These pronounced peaks were linked to recorded dust storms and other natural phenomena, including volcanic activity. A correlation analysis with results from a pilot study from 2020 showed a moderate association between satellite-based estimates and low-cost ground monitors (ρ = 0.56). Given the link between PM2.5 exposure and various adverse health effects, the findings from this study can serve as a basis for establishing more comprehensive monitoring networks. This can inform air quality management decisions tailored to the region and protect public health. Additionally, the lessons learned from this study can enhance research capabilities and support the implementation of air quality management initiatives in Grenada and other similar SIDS. Key messages • Grenada and the southern Caribbean region air quality is primarily affected by Sahara dust storms. • In absence of reference ground monitors, a robust network can be established using satellite estimates and low-cost monitoring.

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 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)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,233 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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