Evaluation of the Impacts of a Phone Warning and Advising System for Individuals Vulnerable to Smog. Evidence from a Randomized Controlled Trial Study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Smog warning systems are components of adaptation strategies that are adopted by governments around the world to protect their citizens from extreme episodes of air pollution. As part of a growing research stream on the effectiveness of these systems, this article presents the results of a study on the impacts of an automated phone warning and advising system for individuals vulnerable to air pollution. A sample of 1328 individuals were recruited and randomly assigned to treatment and control groups. The treatment group received smog warning while the control group did not. Data were collected via three phone surveys, two before and one after issuing the smog warning. The comparison between treatment and control groups indicates that exposure to a smog warning improved information on the occurrence of smog episodes (n = 484, OR = 5.58, p = 0.00), and knowledge on protective behaviors. Furthermore, members of treatment group were more likely to avoid exposure to smog episodes by spending more time inside with the windows closed than usual (n = 474, OR = 2.03, p = 0.00). Members of treatment group who take medication in the form of aerosol pumps also kept these devices on themselves more frequently than those of control group (n= 109, OR = 2.15, p = 0.03). The system however had no discernible effects on the awareness of air pollution risks, reduction of health symptoms related to smog and the use of health system services. The absence of health benefits could be related to the lower actual exposure to air pollution of such vulnerable groups during winter.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».