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Enregistrement W2766445728 · doi:10.71781/749

Inégalités socioéconomiques et effets cardiovasculaires des expositions aux émissions industrielles au Québec, Canada

2017· dissertation· fr· W2766445728 sur OpenAlexaboutno aff
Emmanuelle Batisse

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyPolitical scienceDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les populations sont exposées quotidiennement à mélange complexe de polluants de l’air, comme les particules fines, le dioxyde de soufre et le dioxyde d’azote, qui ont été associés à de nombreux effets de santé, notamment d’ordre respiratoire et cardiovasculaire. La répartition des sources émettrices, les caractéristiques du paysage (c.-à-d. le cadre bâti, la topographie) et par conséquent ce mélange et l’exposition des populations varient de manière spatio-temporelle. L’objectif de ce mémoire était de documenter les inégalités sociales d’exposition aux émissions industrielles de polluants de l’air et les effets cardiovasculaires aigus de l’exposition journalière à ces polluants chez des populations vulnérables résidant à proximité de ces sources. Ainsi, à l’aide d’une étude écologique, nous avons analysé les corrélations entre le niveau de défavorisation (quatre indicateurs) de 2189 écoles primaires et secondaires québécoises et leur exposition aux émissions industrielles dans des rayons de 2,5 à 7,5 km. Nos résultats suggèrent des inégalités d’exposition des populations infantiles aux émissions industrielles à l’école, cependant elles n’étaient pas constantes pour les quatre indicateurs. En outre, nous avons analysé, utilisant une étude cas-croisés, le lien entre l’exposition aux polluants industriels estimés à l’aide des émissions et des concentrations de ces polluants, et les décès pour maladies cardiovasculaires chez des personnes âgées résidant dans un rayon de 7,5 km d’une industrie. Aucune association convaincante n’a été notée ; nos résultats étaient très variables ; cela était probablement dû aux limites associées à l’estimation de l’exposition de notre étude. De futures études avec de meilleures estimations d’exposition seront nécessaires pour soutenir ces résultats.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
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