Toward an Improved Air Pollution Warning System in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
The nature of pollutants involved in smog episodes can vary significantly in various cities and contexts and will impact local populations differently due to actual exposure and pre-existing sensitivities for cardiovascular or respiratory diseases. While regulated standards and guidance remain important, it is relevant for cities to have local warning systems related to air pollution. The present paper proposes indicators and thresholds for an air pollution warning system in the metropolitan areas of Montreal and Quebec City (Canada). It takes into account past and current local health impacts to launch its public health warnings for short-term episodes. This warning system considers fine particulate matter (PM2.5) as well as the combined oxidant capacity of ozone and nitrogen dioxide (Ox) as environmental exposures. The methodology used to determine indicators and thresholds consists in identifying extreme excess mortality episodes in the data and then choosing the indicators and thresholds to optimize the detection of these episodes. The thresholds found for the summer were 31 μg/m3 for PM2.5 and 43 ppb for Ox in Montreal, and 32 μg/m3 and 23 ppb in Quebec City. In winter, thresholds found were 25 μg/m3 and 26 ppb in Montreal, and 33 μg/m3 and 21 ppb in Quebec City. These results are in line with different guidelines existing concerning air quality, but more adapted to the cities examined. In addition, a sensitivity analysis is conducted which suggests that Ox is more determinant than PM2.5 in detecting excess mortality episodes.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».