Double Burden of Deprivation and High Concentrations of Ambient Air Pollution at the Neighbourhood Scale in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ISEE-0050 Background and Objective: Some neighbourhoods in urban areas are characterised by concentrations of socially and materially deprived populations. Additionally, levels of ambient air pollution can be variable at the local scale, creating disparities in air quality between neighbourhoods. Socioeconomic and physical characteristics of neighbourhood environments can affect the health and well-being of local residents. We identify whether neighbourhoods in Montreal characterised by social and material deprivation have higher levels of ambient air pollution than do others. Methods: We collected two-week integrated samples of nitrogen dioxide (NO2) at 133 sites across Montreal during three seasons between 2005 and 2006. We used these data in a geographic information system, along with data describing characteristics of land use, roads, and traffic, to create a spatial model of predicted mean annual concentrations of NO2 across Montreal. Next, we collected neighbourhood socioeconomic information for 501 census tracts and overlaid their boundaries on the pollution surface. We calculated Pearson correlation coefficients and 95% confidence intervals (CI) between neighbourhood-level indicators of deprivation and levels of pollution. Results: We found associations between NO2 and neighbourhood-level indicators of material deprivation, including median household income (r = −0.38, 95% CI: −0.45- −0.30), and with indicators of social deprivation, including proportion of people living alone (r = 0.46, 95% CI: 0.39-0.53). We identified specific neighbourhoods characterised by a double burden of high levels of deprivation and high concentrations of ambient NO2. Conclusion: Because of the unique social geography in Montreal, we found that not all deprived neighbourhoods had high levels of pollution and that some affluent neighbourhoods in the downtown core had high levels. Our results underscore the importance of considering social contexts in interpreting general associations between social and environmental risks to population health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».