Validation of an air dispersion model for odour impact assessment
Notice bibliographique
Résumé
Odorous emissions can result in physiological and psychological discomfort when released and subsequently perceived by people in the neighbouring community. Regulatory agencies, as well as members of the industrial and agricultural sectors, are obliged to develop methods for mitigating or preventing odorous impacts on communities. It has been proposed that combined application of the Industrial Source Complex-Short Term3 (ISCST3) dispersion model and the Odour Impact Model (OIM) can provide an improved basis for predicting odorous impacts. The objective of this investigation was to validate the use of ISCST3 and the OEM to predict the impact of emissions from a hog farm in rural Quebec in terms of probability of response and degree of annoyance. This was accomplished by predicting the impact through modelling for comparison with on-site field measurements that were conducted on three different occasions. The ISCST3 dispersion model was used to predict odour concentrations in the region in the immediate vicinity of the farm. Subsequently, the predicted concentrations were used in combination with the dose-response curves of the OIM to predict the probability of response and annoyance that would be experienced in the region surrounding the hog farm. When compared to field measurements, it was concluded that the model resulted in reasonably accurate predictions provided that the predicted one-hour time-averaged concentrations from the dispersion model were first transformed to one-minute timeaveraged values. Overall, once this transformation was made, there was a tendency to slightly under predict the probability of response and to slightly over predict the degree of annoyance. The difference in these tendencies may result from differences in the ways that odour are characterized in the laboratory as compared to how they are experienced in the field.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».