www.elsevier.com/locate/envpol Air quality in natural areas: Interface between the public, science and regulation
Notice bibliographique
Résumé
Appropriate endpoints and exposureeresponse indices can improve assessment of air pollutant risk to forests in natural areas. Natural areas are important interfaces between air quality, the public, science and regulation. In the United States and Canada, national parks received over 315 million visits during 2004. Many natural areas have been experiencing decreased visibility, increased ozone (O3) levels and elevated nitrogen deposition. Ozone is the most pervasive air pollutant in North American natural areas. There is an extensive scientific literature on O 3 exposureetree response in chambered environments and, lately, free-air exposure systems. Yet, less is known about O 3 impacts on natural terrestrial ecosystems. To advance scientifically defensible O3 risk assessment for natural forest areas, species-level measurement endpoints must be socially, economically and ecologically relevant. Exposure-based indices, based on appropriate final endpoints, present an underused opportunity to meet this need. Exposureeplant indices should have a high degree of statistical significance, have high goodness of fit, be biologically plausible and include confidence intervals to define uncertainty. They must be supported by exposureeresponse functions and be easy to use within an air quality regulation context. Ozone exposureeresponse indices developed within an ambient air context have great potential for improving risk assessment in natural forest areas and enhancing scientific literacy.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,029 |
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 ».