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Enregistrement W7100387735

A Preliminary Assessment of Montreal Process Indicators of Air Pollution for the United States. Environmental Monitoring and Assessment

2004· article· en· W7100387735 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir pollutionDeposition (geology)Acid depositionOzonePollutionPollutantAir quality index
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Air pollutants pose a risk to forest health and vitality in the United States. Here we present the major findings from a national scale air pollution assessment that is part of the United States ’ 2003 Report on Sustainable Forests. We examine trends and the percent forest subjected to specific levels of ozone and wet deposition of sulfate, nitrate, and ammonium. Results are reported by Resource Planning Act (RPA) reporting region and integrated by forest type using multivariate clustering. Estimates of sulfate deposition for forested areas had decreasing trends (1994–2000) across RPA regions that were statistically significant for North and South RPA regions. Nitrate deposition rates were relatively constant for the 1994 to 2000 period, but the South RPA region had a statistically decreasing trend. The North and South RPA regions experienced the highest ammonium deposition rates and showed slightly decreasing trends. Ozone concentrations were highest in portions of the Pacific Coast RPA region and relatively high across much of the South RPA region. Both the South and Rocky Mountain RPA regions had an increasing trend in ozone exposure. Ozone-induced foliar injury to sensitive species was recorded in all regions except for the Rocky Mountain region. The multivariate analysis showed that the oak-hickory and loblolly-shortleaf pine forest types were generally exposed to more air pollution than other forest types, and the redwood, western white pine,

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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