Identification et quantification des bioaérosols urbains selon des gradients socio-économiques, de végétation et de temps
Bibliographic record
Abstract
Dans les centres urbains, la densité végétale est corrélée de façon proportionnelle au revenu médian. En effet, les quartiers à faibles revenus ont généralement une végétation moins dense et moins diversifiée que ceux à plus hauts revenus, ce qui peut avoir une incidence sur les bioaérosols (particules biologiques en suspension dans l'air). Ceux-ci sont importants pour la santé humaine, car ils peuvent être respirés par les gens et provoquer des allergies, ou même des maladies respiratoires. L'étude de leur abondance, diversité et composition peut aider à prévoir l’incidence des risques de maladies respiratoires ou allergiques. Notre hypothèse est que la densité des forêts urbaines, ainsi que le statut socio-économique des quartiers, déterminent l'abondance, la diversité et la composition des particules biologiques dans l'air. Dans cette étude, nous avons échantillonné l'air de trois villes (Montréal, Québec et Sherbrooke), à 65 sites différents (25 à Montréal, 25 à Québec, 15 à Sherbrooke) à l'aide d'un échantillonneur d'air actif (SASS 4100®) à trois moments (printemps, été et automne). Cependant, l’échantillonnage de l’été n’a été fait qu’à Sherbrooke et certains sites de Montréal à cause de problèmes de logistique impliquant l’échantillonneur. L'ADN des échantillons a ensuite été extrait, séquencé et utilisé pour identifier et quantifier les bactéries, les champignons et les pollens dans les centres urbains. Nous avons constaté que la saisonnalité, bien connue dans la littérature comme un puissant moteur des communautés microbiennes, expliquait environ 12 % de la variation de la composition de la communauté bactérienne, environ 35 % de la variation de la composition de la communauté fongique et environ 30 % de la variation de la composition des pollens. Les analyses des diversités alpha bactérienne et fongique ont montré qu'il existe des différences significatives dans la diversité taxonomique des communautés bactériennes et fongiques aéroportées selon les saisons. Le principal facteur déterminant des communautés microbiennes des bioaérosols urbains était en effet la saison. Cependant nous n'avons pas pu détecter de corrélation avec la densité de la végétation ni avec le statut socio-économique.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".