Notice bibliographique
Résumé
Population growth increases pressure on the environment. Immigration may be harmful to the environment because it is the major force of population growth in the United States. However, this argument has not been supported by research findings. A few studies on this topic show that locations with higher numbers of immigrants experience better air quality than locations with greater proportions of U.S.-born residents. This research investigated the environmental impact of immigration through three independent studies. First, I tested the relationship between U.S.-born population, foreign-born population, and air quality across all the U.S. continental counties. This study analyzed the air quality data extracted from the Environmental Quality Index (EQI) provided by the Environmental Protection Agency's (EPA). The results showed that U.S.-born population was associated with worse air quality, while foreign-born population was associated with better air quality. These associations varied by immigrants’ origin and year of entry. Second, I examined the association between populations and air quality across some contiguous U.S. counties over eight years from 2007 to 2014, using the EPA’s Air Quality Index (AQI). I found that total population, U.S.-born population, and foreign-born population were not associated with worse but better air quality. The results indicated that population may not be the root cause of environmental harm. Third, I explored the differential associations between populations and the environment through interviews with Chinese immigrants, Mexican immigrants, and U.S.-born Whites regarding their household environmental behaviors. The research found different environmental behaviors among the three groups. The immigrants tended to use less energy, drive less, and produce less waste. The study suggests that culture has an influence on 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».