Tool for assessing health and equity impacts of interventions modifying air quality in urban environments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urban outdoor air pollution (AP) is a major public health concern but the mechanisms by which interventions impact health and social inequities are rarely assessed. Health and equity impacts of policies and interventions are questioned, but managers and policy agents in various institutional contexts have very few practical tools to help them better orient interventions in sectors other than the health sector. Our objective was to create such a tool to facilitate the assessment of health impacts of urban outdoor AP interventions by non-public health experts. METHODS: An iterative process of reviewing the academic literature, brainstorming, and consultation with experts was used to identify the chain of effects of urban outdoor AP and the major modifying factors. To test its applicability, the tool was applied to two interventions, the London Low Emission Zone and the Montréal BIXI public bicycle-sharing program. RESULTS: We identify the chain of effects, six categories of modifying factors: those controlling the source of emissions, the quantity of emissions, concentrations of emitted pollutants, their spatial distribution, personal exposure, and individual vulnerability. Modifiable and non-modifiable factors are also identified. Results are presented in the text but also graphically, as we wanted it to be a practical tool, from pollution sources to emission, exposure, and finally, health effects. CONCLUSION: The tool represents a practical first step to assessing AP-related interventions for health and equity impacts. Understanding how different factors affect health and equity through air pollution can provide insight to city policymakers pursuing Health in All Policies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle