Notice bibliographique
Résumé
Managing air quality through emissions control entails significant societal benefits in Canada and around the world.As the public health impacts of emissions depend on the atmospheric conditions conducive to pollutant transport and transformation, sophisticated atmospheric models are necessary to link public health impacts with sources of emissions directly.This thesis develops a novel method to integrate health benefit assessment and formal sensitivity analysis tools.It employs a reverse sensitivity analysis technique, infused with epidemiological and economic data, to attribute air pollution health effects to emissions sources.This linkage creates a streamlined approach for assessing the damages incurred by anthropogenic emissions, and the benefits of their control, on a source-by-source basis.The findings presented in this thesis indicate that the public health benefits of emission controls vary considerably from source-to-source and by emitted species.A main feature of emission control benefits is their dependency on the composition of the atmosphere and hence on emission quantities.As the atmosphere becomes cleaner with progressive emission reduction policies, the benefits-per-ton of emissions control are likely to change, particularly for pollutants that undergo nonlinear transformations in the atmosphere.Further, the shape of the concentration-response function (CRF) between pollutant exposure and mortality plays a determining role in estimating these benefits.This thesis investigates how both atmospheric chemistry and assumptions about the CRF influence the health benefits of emission control.For secondary pollutants such as ozone, the benefits-per-ton of NO x control are found to increase substantially as the atmosphere
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».