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Enregistrement W2084099160 · doi:10.1289/ehp.1206340

Household Cooking with Solid Fuels Contributes to Ambient PM <sub>2.5</sub> Air Pollution and the Burden of Disease

2014· article· en· W2084099160 sur OpenAlexaff
Zoë Chafe, Michael Bräuer, Zbigniew Klimont, Rita Van Dingenen, Sumi Mehta, Shilpa Rao, Keywan Riahi, Frank Dentener, Kirk R. Smith

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurden of diseaseAir pollutionPollutionEnvironmental scienceSolid fuelEnvironmental healthAir pollutantsNatural resource economicsBusinessWaste managementEnvironmental chemistryEnvironmental protectionChemistryMedicineCombustionEconomicsEngineeringBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 2.8 billion people cook with solid fuels. Research has focused on the health impacts of indoor exposure to fine particulate pollution. Here, for the 2010 Global Burden of Disease project (GBD 2010), we evaluated the impact of household cooking with solid fuels on regional population-weighted ambient PM2.5 (particulate matter ≤ 2.5 μm) pollution (APM2.5). OBJECTIVES: We estimated the proportion and concentrations of APM2.5 attributable to household cooking with solid fuels (PM2.5-cook) for the years 1990, 2005, and 2010 in 170 countries, and associated ill health. METHODS: We used an energy supply-driven emissions model (GAINS; Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies) and source-receptor model (TM5-FASST) to estimate the proportion of APM2.5 produced by households and the proportion of household PM2.5 emissions from cooking with solid fuels. We estimated health effects using GBD 2010 data on ill health from APM2.5 exposure. RESULTS: In 2010, household cooking with solid fuels accounted for 12% of APM2.5 globally, varying from 0% of APM2.5 in five higher-income regions to 37% (2.8 μg/m3 of 6.9 μg/m3 total) in southern sub-Saharan Africa. PM2.5-cook constituted > 10% of APM2.5 in seven regions housing 4.4 billion people. South Asia showed the highest regional concentration of APM2.5 from household cooking (8.6 μg/m3). On the basis of GBD 2010, we estimate that exposure to APM2.5 from cooking with solid fuels caused the loss of 370,000 lives and 9.9 million disability-adjusted life years globally in 2010. CONCLUSIONS: PM2.5 emissions from household cooking constitute an important portion of APM2.5 concentrations in many places, including India and China. Efforts to improve ambient air quality will be hindered if household cooking conditions are not addressed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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

Citations495
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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