Socioeconomic differences in nitrogen dioxide ambient air pollution exposure among children in the three largest Canadian cities.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nitrogen dioxide (NO₂) is a marker for traffic-related air pollution, which exhibits strong spatial gradients in large cities. Previous studies have shown that in Canadian cities, exposure to ambient NO₂ is greater in neighbourhoods of low socioeconomic status (SES). As a result of these differences in exposure, air pollution-related health problems may be more prevalent among children in lower SES urban neighbourhoods. DATA AND METHODS: Children younger than age 18 enumerated in the 2006 Census who lived in Toronto, Montreal or Vancouver were linked to published air pollution exposure land use regression models to assign exposure at the Dissemination Area (DA) level. Associations between both socioeconomic and visible minority status and exposure to ambient NO₂ among children in these three cities were examined in a series of regression models (OLS and simultaneous autoregressive models that account for spatial autocorrelation). RESULTS: Children in lower income DAs in all three cities were exposed to higher NO₂ concentrations than were children in higher income DAs (mean difference of 2 ppb between lowest and highest income quintiles). In some cities, DAs with larger percentages of children in lone-parent families and visible minority children were characterized by greater NO₂ exposure. INTERPRETATION: The relatively high incidence of air pollution-related diseases (for example, asthma) among children in lower SES neighbourhoods may be attributable, at least in part, to variations in NO₂ air pollution exposure within the same city.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».