Evaluating the Impact of Neighborhood Characteristics on Differences between Residential and Mobility-Based Exposures to Outdoor Air Pollution
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological studies often assign outdoor air pollution concentrations to residential locations without accounting for mobility patterns. In this study, we examined how neighborhood characteristics may influence differences in exposure assessments between outdoor residential concentrations and mobility-based exposures. To do this, we linked residential location and mobility data to exposure surfaces for NO 2, PM 2.5, and ultrafine particles in Montreal, Canada for 5452 people in 2016. Mobility data were collected using the MTL Trajet smartphone application (mean: 16 days/subject). Generalized additive models were used to identify important neighborhood predictors of differences between residential and mobility-based exposures and included residential distances to highways, traffic counts within 500 m of the residence, neighborhood walkability, median income, and unemployment rate. Final models including these parameters provided unbiased estimates of differences between residential and mobility-based exposures with small root-mean-square error values in 10-fold cross validation samples. In general, our findings suggest that differences between residential and mobility-based exposures are not evenly distributed across cities and are greater for pollutants with higher spatial variability like NO 2 . It may be possible to use neighborhood characteristics to predict the magnitude and direction of this error to better understand its likely impact on risk estimates in epidemiological analyses.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».