Environmental Justice Research: Contemporary Issues and Emerging Topics
Notice bibliographique
Résumé
Environmental justice (EJ) research seeks to document and redress the disproportionate environmental burdens and benefits associated with social inequalities. Although its initial focus was on disparities in exposure to anthropogenic pollution, the scope of EJ research has expanded. In the context of intensifying social inequalities and environmental problems, there is a need to further strengthen the EJ research framework and diversify its application. This Special Issue of the International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH) incorporates 19 articles that broaden EJ research by considering emerging topics such as energy, food, drinking water, flooding, sustainability, and gender dynamics, including issues in Canada, the UK, and Eastern Europe. Additionally, the articles contribute to three research themes: (1) documenting connections between unjust environmental exposures and health impacts by examining unsafe infrastructure, substance use, and children’s obesity and academic performance; (2) promoting and achieving EJ by implementing interventions to improve environmental knowledge and health, identifying avenues for sustainable community change, and incorporating EJ metrics in government programs; and (3) clarifying stakeholder perceptions of EJ issues to extend research beyond the documentation of unjust conditions and processes. Collectively, the articles highlight potentially compounding injustices and an array of approaches being employed to achieve EJ.
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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 | 0,015 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».