Global Estimation of Exposure to PM2.5 from Household Air Pollution
Notice bibliographique
Résumé
Background: Household air pollution (HAP) exposure from cooking with dirty fuels is a major global health risk factor. Epidemiological studies have demonstrated significant variation in particulate matter concentrations of diameter ≤ 2.5 micrometers (PM2.5), an important metric for using integrated exposure–response functions to assess risks. To characterize global HAP-PM2.5 exposures, novel estimation methods are needed, as financial/resource constraints render it difficult to monitor exposures in all relevant areas.Methods: A Bayesian, hierarchical HAP-PM2.5 global exposure model was developed using kitchen and female HAP-PM2.5 exposure data available in published, peer-reviewed studies. Cooking environment characteristics and quantitative HAP-PM2.5 measurements from 47 studies were used to model urban and rural, fuel- and country-specific (traditional wood, improved biomass, coal, dung and gas/electric stoves) 24-hour HAP-PM2.5 kitchen concentrations and male, female and child exposures for 106 countries in Asia, Africa and Latin America.Results: A model incorporating fuel/stove type, urban/rural location and the socio-demographic index resulted in a Bayesian R2 of 0.57. Estimated global average 24-hour HAP-PM2.5 concentrations in rural kitchens using traditional, improved biomass, animal dung, and coal stoves were 320 μg/m3, 180 μg/m3, 1,760 μg/m3 and 400 μg/m3, respectively, higher than in rural kitchens using gas/electricity. Modeled female exposures from traditional wood stoves varied from 90–260 across countries, on average, with urban area exposures 40 μg/m3 less than those in rural areas. Male and child rural area exposures from traditional wood stoves ranged from 60-190 and 80-230 μg/m3, respectively; urban area exposures were 10 μg/m3 less than rural area exposures, among both sub-groups.Conclusions: A global exposure model incorporating type of fuel-stove combinations adds specificity and reduces exposure misclassification for estimation of HAP risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | high |
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».