Identifying potential exposure reduction priorities using regional rankings based on emissions of known and suspected carcinogens to outdoor air in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emissions inventories aid in understanding the sources of hazardous air pollutants and how these vary regionally, supporting targeted reduction actions. Integrating information on the relative toxicity of emitted pollutants with respect to cancer in humans helps to further refine reduction actions or recommendations, but few national programs exist in North America that use emissions estimates in this way. The CAREX Canada Emissions Mapping Project provides key regional indicators of emissions (total annual and total annual toxic equivalent, circa 2011) of 21 selected known and suspected carcinogens. METHODS: The indicators were calculated from industrial emissions reported to the National Pollutant Release Inventory (NPRI) and estimates of emissions from transportation (airports, trains, and car and truck traffic) and residential heating (oil, gas and wood), in conjunction with human toxicity potential factors. We also include substance-specific annual emissions in toxic equivalent kilograms and annual emissions in kilograms, to allow for ranking substances within any region. RESULTS: For provinces and territories in Canada, the indicators suggest the top five substances contributing to the total toxic equivalent emissions in any region could be prioritized for further investigation. Residents of Quebec and New Brunswick may be more at risk of exposure to industrial emissions than those in other regions, suggesting that a more detailed study of exposure to industrial emissions in these provinces is warranted. Residential wood smoke may be an important emission to control, particularly in the north and eastern regions of Canada. Residential oil and gas heating, along with rail emissions contribute little to regional emissions and therefore may not be an immediate regional priority. CONCLUSIONS: The developed indicators support the identification of pollutants and sources for additional investigation when planning exposure reduction actions among Canadian provinces and territories, but have important limitations similar to other emissions inventory-based tools. Additional research is required to evaluate how the Emissions Mapping Project is used by different groups and organizations with respect to informing actions aimed at reducing Canadians' potential exposure to harmful air pollutants.
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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) | 0,000 | 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 ».