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Enregistrement W7133088539

Impact of Indoor Sources of Emission on Ambient Air Quality

2024· dissertation· W7133088539 sur OpenAlexaboutno aff
Amirashkan Askari

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndoor air qualityAir quality indexAerosolPollutantAir pollutionVentilation (architecture)ScrubberPollution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indoor organic emissions are crucial regarding public health and air quality concerns. Many indoor emissions stem from solvent evaporation of volatile chemical products (VCPs), a broad class of sources emerging as a significant contributor to urban air pollution as emissions from classic sources like traffic has decreased over the last decades. Studying the effect of indoor physicochemical phenomena on emissions is warranted given the current knowledge gaps. Moreover, characterizing the transfer of indoor species to outdoor air impacting the ambient air quality is noteworthy. This work presents a chemically speciated VCP emission inventory for Canada. I found the modifying impact of indoor physicochemical phenomena was negligible for more than 95% of VCP emissions before their transfer to the outdoor space. Furthermore, my analyses revealed that more than half the total VCPs’ contribution to ambient OH reactivity and secondary organic aerosol formation in major urban areas in Canada between 2012 and 2017 originated from indoor spaces. My investigation of indoor-to-outdoor transport of gaseous emissions by analyzing inlet and exhaust streams of the mechanical ventilation system of a residence in downtown Toronto suggested buildings as critical net sources within urban regions. The calculated net building emission rates were comparable with indoor VCP emission predictions. Per the cannabis indoor air quality impacts, I modeled the distribution of tetrahydrocannabinol (THC) emitted from cannabis smoking among indoor compartments. The results showed that THC tends to accumulate on indoor upward-facing surfaces, leaving a small fraction of emissions airborne. I examined the involuntary exposure of passive indoor residents to THC and concluded adults and toddlers tend to uptake THC primarily through inhalation and non-dietary ingestion, respectively. I assessed strategies to mitigate exposure to THC and identified the measures targeting the airborne particles as the most efficient ones. Moreover, my field measurements of cannabis smoking and vaping emissions showed emissions with reduced reactivity and intermediate volatility are prone to be transferred by drug users to secondary indoor spaces. Overall, this work highlights the remarkable role of indoor sources in the whole budget of anthropogenic emissions and their relation to ambient air quality matters.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,337 · 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
Publié2024
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