Associations Between Socioeconomic Status and Air Pollution Exposure in Canadian Cities: Implications for Environmental Justice and Epidemiological Research
Notice bibliographique
Résumé
PP-31-033 Background/Aims: Research examining the association between socioeconomic status (SES) and exposure to air pollution across multiple cities will improve our understanding of the variability in, and potential determinants of, environmental inequities. Here we report a national study that explores the association between SES and proximity to air pollution sources in 144 Canadian metropolitan areas, as well as between SES and concentrations of nitrogen dioxide (NO2) levels derived from land use regression models developed previously for a subset of 7 cities. Methods: SES variables were compiled from census data for 41,485 dissemination areas (DAs), representing 400–700 individuals per DA. Air pollution exposures were calculated for block points within each DA, representing approximately 123 individuals per block. SES surrogates included 8 census variables broadly covering social and material deprivation. Air pollution indicators included proximity to major roads, industrial land use, and point source emission sources. Concentrations of NO2 were extracted from land use regression models available for 7 cities (Victoria, Vancouver, Edmonton, Winnipeg, Toronto, Sarnia, and Montreal). Analyses included Spearman/Pearson correlations, loess plots, and multiple logistic regression with a smoothing function to account for spatial autocorrelation. Results: Significant associations were found between SES and air pollution indicators across all 144 Canadian metropolitan areas, but large between-city variations exist. Similar results were found using NO2 estimates for 7 large cities. For example, the likelihood of a DA being in the bottom 10th percentile of median household income in Vancouver and Montreal increased by 1.81 (95% CI: 1.72–1.90) and 2.78 (95% CI: 2.44–3.19) times, respectively, with each 5 ppb increase in NO2. Current analyses are examining potential city and neighborhood level determinants of these environmental inequities. Conclusion: SES is associated with higher exposures to air pollution in several Canadian cities; however, the magnitude of these associations vary. Documenting and explaining this variation has important implications from both an environmental injustice and epidemiological perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,008 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».