Summary of the workshop on methodologies for environmental public health tracking of air pollution effects
Notice bibliographique
Résumé
The US Centers for Disease Control and Prevention established the Environmental Public Health Tracking (EPHT) program to support state and local projects that characterize the impact of the environment on health. The projects involve compiling, linking, analyzing, and disseminating environmental and health surveillance information, thereby engaging stakeholders and guiding actions to improve public health. One of the EPHT objectives is to track the public health impact of ambient air pollution with analyses that are timely and relevant to state and local stakeholders. To address methodological issues relevant to this objective, in January 2008, government officials and researchers from the USA, Canada, and Europe gathered in Baltimore, Maryland for a 2-day workshop. Using commissioned papers and presentations on key methodological issues as well as examples of previous air pollution impact assessments, work group discussions produced a set of consensus recommendations for the EPHT program. These recommendations noted the need for data that will encourage local stakeholders to support continued progress in air pollution control. The limitations of using only local data for analyses were also noted. To improve local estimates of air pollution health impacts, methods were recommended that "borrow strength" from other evidence. An incremental approach to implementing such methods was recommended. The importance and difficulty of communicating uncertainties in local health impact assessments was emphasized, as was the need for coordination among different agencies conducting health impact assessments.
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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 | 0,073 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,009 |
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 ».