Proximate determinants of particulate matter (PM2.5) emission, mortality and life expectancy in Europe, Central Asia, Australia, Canada and the US
Notice bibliographique
Résumé
The growing concern with environmental related impacts on mortality and morbidity means that the conceptual framework of environment-health-economic policy nexus is salient in the global debate on air pollution. With time series data spanning 2000–2016, this study explored the proximate determinants of ambient air pollution, mortality, and life expectancy in North America, Europe & Central Asia, and East Asia & Pacific regions. The study applied historical data on urban population, total pollution, energy consumption, GDP per capita, life expectancy, mortality rate and industrial PM2.5 emissions to develop six parsimonious models using the generalized least squares (GLS) random-effects model estimation with first-order autoregressive [AR(1)] disturbance across 54 countries. An increase in income level by 1% declined mortality rate by 0.01% and increased longevity by ~0.02% (95% Confidence Interval [CI]) in the long-run. An increase in industrial PM2.5 emissions per capita by 1% decreased life expectancy by 0.004% and mortality rate by 0.02% (95% CI). Intensification of energy consumption and its related services by 1% were found to increase industrial PM2.5 emissions by 0.42–0.45% (95% CI). An inversed-U shaped curve between PM2.5 emissions per capita and income levels was found at a turning point of US$ 48,061. The validity of an environmental Kuznets curve hypothesis between ambient air pollution and urbanization was confirmed, while a rapid increase in population had a significant positive impact on ambient air pollution. Ambient air pollution contributes significantly in reducing life expectancy and increasing mortality. However, sustained economic development, along with energy efficiency, and sustainable urban settlement planning and management are potential options for reducing ambient air pollution while improving quality of life and environmental sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».