Characterizing and predicting ultrafine particle counts in Canadian homes, schools, and transportation environments : an exposure modeling study with implications in environmental epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
Airborne particulate matter has a negative effect on respiratory health in both children and adults, and the ultrafine fraction of particulate air pollution is of particular interest owing to its increased ability to cause oxidative stress and inflammation in the lungs. In this investigation, our objective was to characterize ultrafine particle (UFP) counts in homes, schools, and transportation environments and to develop models to predict such exposures. A number of important determinants of UFP exposures were identified including ambient temperature and wind speed for transportation environments, outdoor UFPs for classrooms, and electric oven use, cigarette smoking, indoor relative humidity, and volume for homes. In general, our findings suggest that classrooms and transportation environments may be more suitable for UFP exposure modeling than homes. However, large diesel vehicles and in-school UFP sources had a negative influence on model performance, and future studies should include factors such as traffic counts/characteristics, vehicle ventilation settings, and in-school UFP sources to improve the predictive performance of the models presented. Nevertheless, our findings are encouraging in that we demonstrate for the first time the possibility of obtaining UFP exposure estimates for homes, schools, and transportation environments using models based on ambient weather data and other readily available determinant information. As such, similar models may be useful in population-based studies interested in the potential health effects of UFP exposures.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».