Using a change in percent highly annoyed with noise as a potential health effect measure for projects under the Canadian Environmental Assessment Act
Notice bibliographique
Résumé
Health Canada is in the process of developing a document, Guidance for Environmental Assessment-Health Impacts of Noise (Guidance) on how to assess noise impacts in environmental assessments. The guidance document is needed to assist Health Canada in providing consistent expert advice on the health effects of project noise, when requested under the Canadian Environmental Assessment Act (CEAA). Differences exist between various noise mitigation criteria used in environmental assessments from across Canada. Therefore, the first step for Health Canada to provide consistent advice is to establish quantitative criteria for adverse health effects as a function of project-related long-term changes in noise. The criteria should be based on scientific research that has demonstrated a reasonable cause-effect association between an adverse impact on public health and well-being and community noise exposure. This paper shows that: (i) there is a substantial amount of community-based social and socio-acoustic research and (ii) precedent from U.S., European and International standard and policy setting bodies, to justify the use of a change in percentage highly annoyed with noise (%HAn) as one of the health endpoints for an environmental assessment. Furthermore, viewing high noise annoyance as an adverse health effect is consistent with Health Canada's definition of "health". This paper also shows that %HAn is preferable as a long term endpoint than the use of noise complaints. To add to this, there have been recent nation-wide Canadian social surveys on high noise annoyance that further support its use as an adverse health effect to be considered in Canadian environmental assessments.
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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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».