Determining the temporal and spatial variations of pollutants in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
This thesis aims to assess the spatial and temporal variations of pollutants in Toronto. Annual, seasonal, and monthly pollutant trends were computed from as early as 1974 to as late as the end of 2022. Decreasing NO, NO2, NOx and CO trends were found, perhaps associated with the elimination of coal-fired power plants, and vehicular technology improvements, leading to emissions reductions. Applying two different techniques to trace pollutant measurements from air quality stations upwind, NO, NO2, NOx , and CO concentrations were found to be relatively high around Downsview and Pearson Airport, as well as the York University power plant. Additionally, relatively high NO2 and NOx levels were denoted around Highway 401, suggesting vehicular and aircraft emissions sources. The greatest concentrations of PM2.5, PM10, O3, and SO2 were concluded to originate from outside the city. Income information was obtained by neighborhood and related to the spatial distribution of pollutants in Toronto. A negative relationship was found between NO and NOx levels and income. This is because the lowest and highest income neighborhoods (generally located in north and south Toronto, respectively) mostly coincided with relatively high and low NO, NOx concentrations, respectively. TROPOMI satellite measurements over a gridded plane in Toronto also display the highest and lowest NO2 and HCHO levels over Pearson Airport and Lake Ontario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».