Exposure Assessment for Estimation of the Global Burden of Disease Attributable to Outdoor Air Pollution
Notice bibliographique
Résumé
Ambient air pollution is associated with numerous adverse health impacts. Previous assessments of global attributable disease burden have been limited to urban areas or by coarse spatial resolution of concentration estimates. Recent developments in remote sensing, global chemical-transport models, and improvements in coverage of surface measurements facilitate virtually complete spatially resolved global air pollutant concentration estimates. We combined these data to generate global estimates of long-term average ambient concentrations of fine particles (PM(2.5)) and ozone at 0.1° × 0.1° spatial resolution for 1990 and 2005. In 2005, 89% of the world's population lived in areas where the World Health Organization Air Quality Guideline of 10 μg/m(3) PM(2.5) (annual average) was exceeded. Globally, 32% of the population lived in areas exceeding the WHO Level 1 Interim Target of 35 μg/m(3), driven by high proportions in East (76%) and South (26%) Asia. The highest seasonal ozone levels were found in North and Latin America, Europe, South and East Asia, and parts of Africa. Between 1990 and 2005 a 6% increase in global population-weighted PM(2.5) and a 1% decrease in global population-weighted ozone concentrations was apparent, highlighted by increased concentrations in East, South, and Southeast Asia and decreases in North America and Europe. Combined with spatially resolved population distributions, these estimates expand the evaluation of the global health burden associated with outdoor air pollution.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».