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Enregistrement W7162035011 · doi:10.82308/14329

Influential parameters of near-roadway ultrafine particles along open patio spaces

2016· dissertation· en· W7162035011 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)DowntownUltrafine particleSituatedHospitalityGeographic information systemData collectionLand use

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this thesis is to identify factors related to meteorology and the built environment and its influence on near-roadway concentrations of ultrafine particles (UFP) in the context of restaurants and bars located within public open air spaces. The question that must be posed is how are variations in weather, traffic, on-site building characteristics impacting levels of UFP concentration, which in turn may produce adverse health effects for restaurant patrons as well as individuals working within hospitality industries. To facilitate this study, a UFP monitoring campaign was organized and conducted during the months of May to July to measure at eight selected sites situated in Montreal, Canada. The eight study sites, chosen to reflect varying land use compositions and building characteristics, were each visited four times during lunch and dinner hours, where a site would be visited a total of two times (once per time period) during the weekday, and two times (once per time period) during the weekend. This campaign used meteorological information collected at the Montreal-Pierre Elliott Trudeau International Airport and at an automated weather station reporting from downtown Montreal. Traffic-related variables were derived from manual vehicle counts carried out at each study location, and the analysis of land use and other built characteristics relied on geographic information systems (GIS) data extracted from Transportation Research at McGill (TRAM), a transportation research group based at McGill University. The investigation following the conclusion of the data collection campaign began by developing linear mixed effect models centred on variables relating to meteorology, traffic, site characteristics, and temporal factors. This data enables the validation of trends already defined in previous academic literature as well as to identify key findings that are contrary to intuitive hypotheses in the context of this study. Of note, meteorological effects such as temperature, wind speed, and wind direction relative to the orientation of the street are proven to possess inverse relationships with UFP. Homogeneity of land use is also an influential parameter and of significance with respect to this study of mixed use microenvironments. Furthermore, traffic-based predictors, most notably that of total diesel vehicles, contributed marginally to their concentrations. The conclusions reached from this study, along with what is already known about ultrafine particles, allows for dialogue pertaining to optimizing the effectiveness of mixed use neighbourhoods from a health perspective in the context of open air patios. Provisional recommendations to improve the decision-making processes involved with planning and engineering such neighbourhoods are discussed and is critical for understanding the health and well-being of urban residents. Keywords: air pollution exposure, environmental monitoring, land use, public health, restaurant patios, ultrafine particles

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)0,002
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,298 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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