Differential and combined impacts of extreme temperatures and air pollution on human mortality in south–central Canada. Part I: historical analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper forms the first part of an introduction to a synoptic weather typing approach to assess differential and combined impacts of extreme temperatures and air pollution on human mortality in south–central Canada, focusing on historical analysis (a companion paper—Part II focusing on future estimates). In this study, an automated synoptic weather typing procedure was used to identify weather types that have a marked association with high air pollution levels and temperature extremes, and facilitates assessments of the differential and combined health impacts of extreme temperatures and air pollution. Annual mean elevated mortality (when daily mortality exceeds the baseline) associated with extreme temperatures and acute exposures to air pollution, based on 1954–2000, was 1,082 [95% confidence interval (CI) of 1,017–1,147] for Montreal, 1,047 (CI 994–1,100) for Toronto, 462 (CI 438–486) for Ottawa, and 327 (CI 311–343) for Windsor. Of this annual mean elevated mortality, extreme temperatures are usually associated with roughly 20%, while air pollution is associated with the remaining 80%. Three pollutants (ozone, sulfur dioxide, and nitrogen dioxide) are associated with approximately 75% of total air pollution-related mortality across the study area. The remaining 25% is almost evenly associated with suspended particles and carbon monoxide, the other two pollutants addressed in this study. Of the five pollutants, ozone is most significantly associated with elevated mortality, making up one-third of the total air pollution-related mortality. PM 2.5 and PM 10 were not used as a measure of particulate in the study due to brief data records. The study results also suggest that, on the basis of daily mortality risks, extreme temperature-related weather presents a much greater risk to human health during heat waves and cold spells than air pollution. For example, in Montreal and Toronto, daily mean elevated mortality counts within the hottest weather type were twice as high as those within air pollution-related weather types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».