A GIS Class Exercise to Study Environmental Risk
Notice bibliographique
Résumé
Geographic Information System (GIS) software can be used to determine the spatial distribution of environmental hazards. The ability to look at multiple layers of information on one map enables investigators to visually compare areas that contain high numbers of hazardous industries with variables such as socio-economic status and race. We used GIS in a classroom exercise to examine the distribution of toxic release sites in Queens, New York. Using 1990 U.S. Census tract data along with Toxic Release Inventory (TRI) sites registered by the Environmental Protection Agency (EPA) for Queens in 2000, we created a series of maps to examine the relationships between the locations of known toxic releases and demographic factors such as race, education, income levels, and linguistic isolation. By using readily available digital data like TRI sites and census tract data this classroom project shows students the utility of GIS for analysis of environmental hazards. Our in-class exercise revealed 1) distinct divides between neighborhoods by race; 2) an association between the locations of TRI sites and Asian and Hispanic linguistic isolation; 3) correspondence between the locations of TRI sites and limited level of education; and 4) overlap between the locations of TRI sites and neighborhoods of low income. Although not a definitive environmental risk study, these findings suggest that neighborhoods with limited resources to prevent the siting of undesirable technologies in their communities or to move out of harm's way may be disproportionately subjected to environmental risks. Exercises of this sort are easily carried out by students with access to GIS. Such studies demonstrate to students the societal importance of integrating natural and social sciences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,012 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».