Survey of Ambient Air Pollution Health Risk Assessment Tools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Designing air quality policies that improve public health can benefit from information about air pollution health risks and impacts, which include respiratory and cardiovascular diseases and premature death. Several computer-based tools help automate air pollution health impact assessments and are being used for a variety of contexts. Expanding information gathered for a May 2014 World Health Organization expert meeting, we survey 12 multinational air pollution health impact assessment tools, categorize them according to key technical and operational characteristics, and identify limitations and challenges. Key characteristics include spatial resolution, pollutants and health effect outcomes evaluated, and method for characterizing population exposure, as well as tool format, accessibility, complexity, and degree of peer review and application in policy contexts. While many of the tools use common data sources for concentration-response associations, population, and baseline mortality rates, they vary in the exposure information source, format, and degree of technical complexity. We find that there is an important tradeoff between technical refinement and accessibility for a broad range of applications. Analysts should apply tools that provide the appropriate geographic scope, resolution, and maximum degree of technical rigor for the intended assessment, within resources constraints. A systematic intercomparison of the tools' inputs, assumptions, calculations, and results would be helpful to determine the appropriateness of each for different types of assessment. Future work would benefit from accounting for multiple uncertainty sources and integrating ambient air pollution health impact assessment tools with those addressing other related health risks (e.g., smoking, indoor pollution, climate change, vehicle accidents, physical activity).
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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle