Sources of Uncertainty in Calculating Mortality and Morbidity Attributable to Air Pollution
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying the burden of illness and mortality from air pollution exposure relies on statistical estimates and other assumptions that have inherent uncertainties. Through an intensive study in Hamilton, Canada, this study illustrates for policymakers the sensitivity of health effect estimates to a wide range of possible uncertainties. Dose-response relationships were derived based on pooled and averaged estimates published in the scientific literature from 1997 to 2001. These estimates were applied to local air pollution, mortality, and hospital admissions data for the years 1995-1999. The data were adjusted to reflect uncertainties in the current state of knowledge, including (1) baseline pollution, (2) single versus multipollutant effects, (3) local or pooled estimates, and (4) chronic effects. The estimates of mortality ranged from 96 to 374 annual deaths, while admissions ranged from 139 to 607 respiratory and from 479 to 2000 cardiovascular admissions. Chronic fine particle exposure resulted in 232 annual deaths. As conclusions, first, there should be an effort to reach a consensus on reporting scientific findings from air pollution studies using standardized study designs and reporting formats. Second, given the sensitivity of the estimates to underlying assumptions, an immediate need exists for widely accepted burden of illness and mortality estimation conventions. Third, many areas of air pollution research require considerable refinement before complete estimates can be ascribed.
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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 | 0,060 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».