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Enregistrement W7066114862

Harjavallan ja Porin ilmanlaatu : Seurantasuunnitelma 2021-2025

2021· other· fi· W7066114862 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2021
Typeother
Languefi
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorinVotingContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tämän opinnäytetyön tavoitteena oli laatia kokonaiskatsaus Harjavallan ja Porin ilmanlaadusta, sen mittaamisesta ja ilmanlaatuun vaikuttavista tekijöistä. Opinnäytetyö toteutettiin osin Porin kaupungin elinvoima- ja ympäristötoimialan toimeksiannosta; tehtävänä oli laatia Harjavallan ja Porin kaupungeille ilmanlaadun seurantasuunnitelma vuosille 2021-2025. Seurantasuunnitelma laadittiin yhteistyössä Porin kaupungin ilmansuojeluinsinööri Jari Lagerroosin kanssa. \n \nOpinnäytetyössä käsiteltiin ilmanlaatua yleisesti Suomessa, ilmanlaadun mittaamista, ilmansaasteiden terveysvaikutuksia, päästöjen pitoisuuksien kehitystä Porissa ja Harjavallassa sekä päästöjen vähentämiskeinoja. Lisäksi työssä käsiteltiin Harjavallan ja Porin teollisuutta, teollisuuden ilmanpäästöjä, ilmanlaadun mittausverkkoa ja -järjestelmää sekä ilmanlaadusta viestimistä. \n \nHarjavallan ja Porin ilmanlaatu on yleisesti hyvä. Rikkidioksidipitoisuudet ovat pysyneet hyvin pieninä Porin mittausasemilla. Harjavallassa rikkidioksidipitoisuudet ovat olleet suurteollisuuspuiston läheisyydestä johtuen Poria korkeammat, mutta ovat laskeneet viime vuosien aikana. Typpidioksidi- ja pienhiukkaspitoisuudet ovat olleet alle raja- ja ohjearvojen Porissa, mutta hengitettävien hiukkasten ohjearvoon verrannolliset vuorokausiraja-arvot ovat ylittyneet Porissa erityisesti keväisin katupölystä johtuen. Myös Harjavallassa pienhiukkaspitoisuudet ovat olleet matalia, mutta hiukkasten sisältämät nikkeli- ja arseenipitoisuudet ovat ylittyneet.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1040,046

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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