Assessing the Influence of Socioeconomic Status and Air Pollution Levels on the Public Perception of Local Air Quality in a Mexico-US Border City
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution in developing countries is a growing concern. It is associated with urbanization and social and economic structures. The understanding of how social factors can influence the perception and the potential impact of air pollution have not been addressed sufficiently. This paper addresses the social vulnerability and exposure to PM10 association and its influence on the air quality perception of residents in Mexicali, a Mexico–US border city. This study used individual variables and population census data, as well as statistical and spatial analyses. A cluster of socially vulnerable populations with high exposure to coarse particulate matter (PM10) was found in the city’s peripheral areas. The spatial distribution of the local perception of air quality varied by the exposure zones of the estimated PM10 concentrations. Respondents living in very high exposure areas perceive air quality as “poor,” contrarily to a worse perception in areas of intermediate and lower exposure to PM10. Proximity to stationary sources of pollution was associated with a poor perception of air quality. Results also indicate that low household income and poor air quality perceived at the place of residence negatively influences the perceived changes in the air quality over time. The knowledge of chronic health effects related to air pollution was scarce in the sampled population, especially in the areas with very high exposure and high social vulnerability. These findings can serve as a support in local air quality management.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».