Using a change in percent highly annoyed with noise as a potential health effect measure for projects under the Canadian Environmental Assessment Act
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Health Impacts o f 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 o f project noise, when requested under the Canadian Environmental Assessment A ct (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 o f 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 o f 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 o f "health" .This paper also shows that %HAn is preferable as a long term endpoint than the use o f 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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle