Health damages from air pollution in China
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates air pollution-related health impacts on the Chinese economy by using an expanded version of the Emissions Prediction and Policy Analysis model. We estimated that marginal welfare impact to the Chinese economy of ozone and particulate-matter concentrations above background levels increased from 1997 US$22 billion in 1975 to 1997 US$112 billion in 2005, despite improvements in overall air quality. This increase is a result of the growing urban population and rising wages that thus increased the value of lost labor and leisure. In relative terms, however, welfare losses from air pollution decreased from 14% of the historical welfare level to 5% during the same period because the total size of the economy grew much faster than the absolute air pollution damages. In addition, we estimated that particulate-matter pollution alone led to a gross domestic product loss of 1997 US$64 billion in 1995. Given that the World Bank's comparable estimate drawn from a static approach was only 1997 US$34 billion, this result suggests that conventional static methods neglecting the cumulative impact of pollution-caused welfare damage are likely to underestimate pollution-health costs substantially. However, our analysis of uncertainty involved in exposure-response functions suggests that our central estimates are susceptible to significantly large error bars of around ±80%. © 2011 Elsevier Ltd.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».