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Enregistrement W2118826574 · doi:10.1186/1476-072x-10-68

Proximity of public elementary schools to major roads in Canadian urban areas

2011· article· en· W2118826574 sur OpenAlexaffabout
Ofer Amram, Rebecca Abernethy, Michael Bräuer, Hugh Davies, Ryan W. Allen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Geographics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeocodingGeographyCensusSocioeconomic statusPublic healthHealth geographyEnvironmental healthSocioeconomicsCartographyPopulationMedicineSociologyHealth promotion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epidemiologic studies have linked exposure to traffic-generated air and noise pollution with a wide range of adverse health effects in children. Children spend a large portion of time at school, and both air pollution and noise are elevated in close proximity to roads, so school location may be an important determinant of exposure. No studies have yet examined the proximity of schools to major roads in Canadian cities. METHODS: Data on public elementary schools in Canada's 10 most populous cities were obtained from online databases. School addresses were geocoded and proximity to the nearest major road, defined using a standardized national road classification scheme, was calculated for each school. Based on measurements of nitrogen oxide concentrations, ultrafine particle counts, and noise levels in three Canadian cities we conservatively defined distances < 75 m from major roads as the zone of primary interest. Census data at the city and neighborhood levels were used to evaluate relationships between school proximity to major roads, urban density, and indicators of socioeconomic status. RESULTS: Addresses were obtained for 1,556 public elementary schools, 95% of which were successfully geocoded. Across all 10 cities, 16.3% of schools were located within 75 m of a major road, with wide variability between cities. Schools in neighborhoods with higher median income were less likely to be near major roads (OR per $20,000 increase: 0.81; 95% CI: 0.65, 1.00), while schools in densely populated neighborhoods were more frequently close to major roads (OR per 1,000 dwellings/km²: 1.07; 95% CI: 1.00, 1.16). Over 22% of schools in the lowest neighborhood income quintile were close to major roads, compared to 13% of schools in the highest income quintile. CONCLUSIONS: A substantial fraction of students at public elementary schools in Canada, particularly students attending schools in low income neighborhoods, may be exposed to elevated levels of air pollution and noise while at school. As a result, the locations of schools may negatively impact the healthy development and academic performance of a large number of Canadian children.

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)0,004
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations61
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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