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Record W2169012688 · doi:10.4000/vertigo.12826

Pollution atmosphérique en milieu urbain : de sa régulation à sa surveillance

2013· article· fr· W2169012688 on OpenAlexvenueno aff
Laurence Lestel

Bibliographic record

VenueVertigO · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicAtmospheric chemistry and aerosols
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesForestryGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au début du XIXe siècle, les pollutions sont visibles et industrielles. Malgré l’effort de mesures de la qualité de l’air intérieur, il n’y a eu alors ni mesure ni même définition de grilles de qualité pour l’air extérieur. Les réponses sont techniques (essai de diminution de l’émission de fumées) et réglementaires. Elles ne prennent pas en compte les pollutions d’autres secteurs d’activités (usages urbains, transports) dues à l’accroissement de l’usage du charbon. En France, les premières analyses systématiques de l’air atmosphérique sont celles de l’Observatoire de Montsouris à partir de 1876. Petit à petit, la réglementation incorpore des limites de rejets, d’abord pour les fumées noires industrielles (1934 dans le département de la Seine) puis pour les rejets des véhicules automobiles (décrets nationaux de 1969). Les épisodes de hausse de mortalité résultant de la combinaison d’événements météorologiques particuliers et d’émissions de gaz conduisent à la mise en place de réseaux de surveillance, en 1954 à Paris grâce aux efforts du Laboratoire d’hygiène de la ville de Paris, et du Laboratoire central de la Préfecture de Police, puis dans l’ensemble des grandes villes et zones industrielles de France à partir de 1973. L’organisation de ces réseaux de surveillance a été renforcée par la loi sur l’air de 1996.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.078
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.188 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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