Modeling the Spread of Airborne Particles Associated with Harmful Algal Blooms and Plumes of Colored Smoke
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lakes and oceans are threatened by harmful algal blooms (HABs), caused mostly by toxic cyanobacteria. When people or animals drink the toxic water, it can be damaging to their health, potentially leading to hospitalization or even death. In some cases, these toxins are not just limited to the water, but can become airborne through wave breaking, bubble bursting, and spume droplet formation. New information is needed regarding the transport and fate of HAB-associated aerosols. The overall goal of this research was to monitor particle concentrations and measure meteorological conditions near HAB sites to determine the conditions that may lead to increased exposure to HAB cells and toxins in the atmosphere. By creating predictions of which conditions and locations will be experiencing higher aerosol levels at any given time, models could be used to inform the public and policy makers to ensure that appropriate responses and safety measures can be taken. The research also includes experiments to study plumes of colored smoke, as a proxy for the transport of biological particles such as HAB cells, pollen, and pathogens. \nThe first objective of this research was to explore associations between measured weather conditions and particle concentrations measured above active HABs and HAB sites using drone-based sensor packages.\nThe second objective was to monitor wind and particle concentrations near freshwater and marine HABs using ground-based sensor packages. \nThe third objective was to model HAB aerosol behavior at a beach level to predict respiratory irritation.\nThe fourth objective was to use aerial and ground-based sensors and images of colored smoke to predict particle concentrations at different distances and intensity levels downwind from the source(s).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle