Improving Indoor Environmental Quality for Public Health: Impediments and Policy Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People in modern societies spend more than 90% of their time indoors. Hence, indoor environmental quality (IEQ) has a significant impact on public health. In this article we describe health risks associated with indoor environments, illuminate barriers to overcoming these risks, and provide policy recommendations to achieve healthier indoor environments. OBJECTIVES: The weight of evidence suggests that indoor environmental contaminants pose significant public health risks, particularly among children and the poor, and the societal costs of illnesses related to indoor environments are considerable. Despite the evidence of harm to human health, poor indoor environments are generally difficult to regulate and not of sufficient concern to the general public. We discuss several reasons for this lack of concern about IEQ, focusing specifically on home environments. DISCUSSION: Economics plays a large role both in political inaction and individual-level indifference. Because little effort has been made to quantify the value of the societal and individual costs of poor housing quality, as well as the benefits achievable by simple interventions, policymakers lack motivation to act on IEQ. Similarly, individual homeowners lack the incentive to remediate homes, as other problems may be more pressing than home environmental quality. CONCLUSIONS: Although the problem of IEQ involves multiple stakeholders and multiple levels of governance, it is possible to establish economic incentives that would set the wheels in motion for action at all levels to achieve healthy home environments. Also important are education and information dissemination on the public health risks associated with indoor environments. These recommendations are intended for all decision makers who have an influence in developing policy to improve indoor environmental quality.
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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 | 0,028 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».