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Enregistrement W2122291346 · doi:10.1186/1476-072x-10-58

The modifiable areal unit problem (MAUP) in the relationship between exposure to NO2 and respiratory health

2011· article· en· W2122291346 sur OpenAlexaffabout
Marie-Pierre Parenteau, Michael Sawada

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Geographics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiens3v Geomatics (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth geographyGeographyNeighbourhood (mathematics)Census tractSpatial analysisScale (ratio)Spatial ecologyPopulationEnvironmental healthUnit (ring theory)CartographyPublic healthCensusStatisticsMedicineMathematicsHealth policyEcologyRemote sensingInternational health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many Canadian population health studies, including those focusing on the relationship between exposure to air pollution and health, have operationalized neighbourhoods at the census tract scale. At the same time, the conceptualization of place at the local scale is one of the weakest theoretical aspects in health geography. The modifiable areal unit problem (MAUP) raises issues when census tracts are used as neighbourhood proxies, and no other alternate spatial structure is used for sensitivity analysis. In the literature, conclusions on the relationship between NO(2) and health outcomes are divided, and this situation may in part be due to the selection of an inappropriate spatial structure for analysis. Here, we undertake an analysis of NO(2) and respiratory health in Ottawa, Canada using three different spatial structures in order to elucidate the effects that the spatial unit of analysis can have on analytical results. RESULTS: Using three different spatial structures to examine and quantify the relationship between NO(2) and respiratory morbidity, we offer three main conclusions: 1) exploratory spatial analytical methods can serve as an indication of the potential effect of the MAUP; 2) OLS regression results differ significantly using different spatial representations, and this could be a contributing factor to the lack of consensus in studies that focus on the relation between NO(2) and respiratory health at the area-level; and 3) the use of three spatial representations confirms no measured effect of NO(2) exposure on respiratory health in Ottawa. CONCLUSIONS: Area units used in population health studies should be delineated so as to represent the a priori scale of the expected scale interaction between neighbourhood processes and health. A thorough understanding of the role of the MAUP in the study of the relationship between NO(2) and respiratory health is necessary for research into disease pathways based on statistical models, and for decision-makers to assess the scale at which interventions will have maximum benefit. In general, more research on the role of spatial representation in health studies is needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, 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

Citations106
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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