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Enregistrement W3123549753 · doi:10.1016/j.envres.2021.110788

The self-reported behaviour of Iiyiyiu Aschii Cree and the worry about pollution from industrial and hydroelectric development in northern Quebec, Canada

2021· article· en· W3123549753 sur OpenAlexafffundabout
Robert J. Moriarity, Aleksandra M. Zuk, Eric N. Liberda, Leonard J. S. Tsuji

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFirst Nations University of CanadaNiskamoon CorporationCree Board of Health and Social Services of James Bay
Mots-clésWorryHydroelectricityPollutionEnvironmental protectionEnvironmental pollutionEnvironmental scienceGeographyEnvironmental planningEnvironmental healthPsychologyEcologyMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worry is influenced by environmental pollution and affects individual health and well-being; however, little is known about this association in Indigenous communities. Using logistic regression models, we examined self-reported responses among Cree adults to the question "Are you worried about the pollution of the environment (land, water or air) in Iiyiyiu Aschii?" to assess if increased worry was associated with proximity to industrial and hydroelectric development, whether increased worry was associated with self-reported behavioural changes of water consumption type in the community or bush, and days spent on-the-land. Proximity to multiple industrial and hydroelectric development sites was associated with increased worry about pollution. Notably, the decreased consumption of tap water in the community was significantly associated with increased worry, but time-on-the land was not. Overall, our study provides new findings concerning development in a Cree territory in northern Quebec, Canada, and the worry about pollution's association with self-reported behavioural changes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,268 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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