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Enregistrement W2148822217 · doi:10.1007/s00038-015-0690-y

Quantifying the health impacts of ambient air pollutants: recommendations of a WHO/Europe project

2015· article· en· W2148822217 sur OpenAlexaff
Marie-Ève Héroux, H Ross Anderson, Richard Atkinson, Bert Brunekreef, Aaron Cohen, Francesco Forastiere, Fintan Hurley, Klea Katsouyanni, Daniel Krewski, Michał Krzyżanowski, Nino Künzli, Inga Mills, Xavier Querol, Bart Ostro, Heather Walton

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEuropean CommissionWorld Health Organization
Mots-clésAir pollutionAir quality indexEnvironmental healthEuropean unionHealth impact assessmentPublic healthParticulatesEnvironmental planningPollutantPollutionEnvironmental scienceBaseline (sea)Environmental resource managementBusinessEnvironmental protectionMedicineGeographyMeteorologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Quantitative estimates of air pollution health impacts have become an increasingly critical input to policy decisions. The WHO project "Health risks of air pollution in Europe--HRAPIE" was implemented to provide the evidence-based concentration-response functions for quantifying air pollution health impacts to support the 2013 revision of the air quality policy for the European Union (EU). METHODS: A group of experts convened by WHO Regional Office for Europe reviewed the accumulated primary research evidence together with some commissioned reviews and recommended concentration-response functions for air pollutant-health outcome pairs for which there was sufficient evidence for a causal association. RESULTS: The concentration-response functions link several indicators of mortality and morbidity with short- and long-term exposure to particulate matter, ozone and nitrogen dioxide. The project also provides guidance on the use of these functions and associated baseline health information in the cost-benefit analysis. CONCLUSIONS: The project results provide the scientific basis for formulating policy actions to improve air quality and thereby reduce the burden of disease associated with air pollution in Europe.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeSans objet
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

Citations296
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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