Gender Differences in Chronic Exposure to Traffic-Related Air Pollution—A Simulation Study of Working Females and Males
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to identify spatial variability in exposure to outdoor traffic-related air pollution with specific emphasis on comparing exposure estimates for working females and males across a metropolitan area. A spatial exposure simulation model was used to estimate annual average exposure to traffic-related nitrogen dioxide for males and females reporting regular work in census tracts other than that of their residence, in Vancouver, British Columbia. The model produced estimates of annual average exposure in six microenvironments (home indoor, work indoor, other indoor, outdoor, in-vehicle to work, and in-vehicle other) using time-activity patterns and work flow data, for males and females in each of 382 census tracts. This allowed for the identification of spatial variations in exposure estimates for each gender, due to mobility within the study region. Indoor sources of nitrogen dioxide were not included in the simulation. No significant differences in estimated total exposure were found between working females and males in general. Small but observable spatial differences, however, were found between working females and males at the 90th percentile of the exposure distributions associated specifically with the work indoor microenvironment. These were highest in suburban areas (+3 μ g/m3 for females, relative to total exposures in the range of 26 to 37 μ g/m3 annual average hourly nitrogen dioxide). These results identify specific geographic locations in the study area where personal monitoring studies might be warranted and suggest that the inclusion of workplace locations in multivariate modeling could be useful to further understand differences in estimated exposures.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».