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Enregistrement W3119374927 · doi:10.1038/s41562-020-01018-z

Increased air pollution exposure among the Chinese population during the national quarantine in 2020

2021· article· en· W3119374927 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNature Human Behaviour · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Center For Environmental AssessmentChinese Academy of SciencesU.S. Environmental Protection AgencyNational Science Foundation
Mots-clésQuarantineEnvironmental healthPopulationAir pollutionMedicineGeographyEnvironmental scienceBiologyEcologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 quarantine in China is thought to have reduced ambient air pollution. The overall exposure of the population also depends, however, on indoor air quality and human mobility and activities. Here, by integrating real-time mobility data and a questionnaire survey on time-activity patterns during the pandemic, we show that despite a decrease in ambient PM2.5 during the quarantine, the total population-weighted exposure to PM2.5 considering both indoor and outdoor environments increased by 5.7 μg m−3 (95% confidence interval, 1.2–11.0 μg m−3). The increase in population-weighted exposure was mainly driven by a nationwide urban-to-rural population migration before the Spring Festival coupled with the freezing of the migration backward due to the quarantine, which increased household energy consumption and the fraction of people exposed to rural household air pollution indoors. Our analysis reveals an increased inequality of air pollution exposure during the quarantine and highlights the importance of household air pollution for population health in China. Integrating human mobility and activity data with ground-level measurements and air quality models, Shen et al. find that despite a reduction in outdoor PM2.5 during the COVID-19 quarantine in China, overall population exposure to PM2.5 increased.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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