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Enregistrement W2038799150 · doi:10.1111/1539-6924.00289

Canada Wide Standard for Particulate Matter and Ozone: Cost‐Benefit Analysis Using a Life Quality Index

2003· article· en· W2038799150 sur OpenAlexaffabout
Mahesh D. Pandey, Jatin Nathwani

Notice bibliographique

RevueRisk Analysis · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir quality indexEnvironmental economicsValuation (finance)Cost–benefit analysisIndex (typography)Risk analysis (engineering)Actuarial scienceBusinessPublic economicsEnvironmental resource managementEconomicsComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adverse impacts of particulate air pollution and ground-level ozone on public health and the environment have motivated the development of Canada Wide Standards (CWS) on air quality. In cost-benefit analysis of air-quality options, valuation of reduction in mortality is a critical step as it accounts for almost 80% of the total benefits and any bias in its evaluation can significantly skew the outcome of the analysis. The overestimation of benefits is a source of concern since it has the potential of diverting valuable resources from other needs to support broader health care objectives, education, and social services that contribute to enhanced quality of life. We have developed a framework of reasoning for the assessment of risk-reduction initiatives that would support the public interest and enhance safety and quality of life. This article presents the Life Quality Index (LQI) as a tool to quantify the level of expenditure beyond which it is no longer justifiable to spend resources in the name of safety. It is shown that the LQI is a compound social indicator comprising societal wealth and longevity, and it is also equivalent to a utility function consistent with the basic principles of welfare economics and decision analysis. The LQI approach overcomes several shortcomings of the method used by the CWS Development Committee and provides guidance on the compliance costs that can be justified to meet the Standards.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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