Association of temporary Environmental Protection Agency regulation suspension with industrial economic viability and local air quality in California, United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study seeks to answer two questions about the impacts of the 2020 Environmental Protection Agency’s enforcement regulation rollbacks: is this suspension bolstering the economic viability of industries as oil and manufacturing executives claim they will and are these regulations upholding the agency’s mission of protecting the environment? Results To answer the former question, we utilized 6 months of state employment level data from California, United States, as a method of gauging the economic health of agency-regulated industries. We implemented a machine learning model to predict weekly employment data and a t -test to indicate any significant changes in employment. We found that, following California's state-issued stay-at-home order and the agency’s regulation suspension, oil and certain manufacturing industries had statistically significant lower employment values. To answer the latter question, we used 10 years of PM 2.5 levels in California, United States, as a metric for local air quality and treatment–control county pairs to isolate the impact of regulation rollbacks from the impacts of the state lockdown. Using the agency’s data, we performed a t -test to determine whether treatment–control county pairs experienced a significant change in PM 2.5 levels. Even with the statewide lockdown—a measure we hypothesized would correlate with decreased mobility and pollution levels—in place, counties with oil refineries experienced the same air pollution levels when compared to historical data averaged from the years 2009 to 2019. Conclusions In contrast to the expectation that the suspension would improve the financial health of the oil and manufacturing industry, we can conclude that these industries are not witnessing economic growth with the suspension and state shutdown in place. Additionally, counties with oil refineries could be taking advantage of these rollbacks to continue emitting the same amount of PM 2.5 , in spite of state lockdowns. For these reasons, we ask international policymakers to reconsider the suspension of enforcement regulations as these actions do not fulfill their initial expectations. We recommend the creation and maintenance of pollution control and prevention programs that develop emission baselines, mandate the construction of pollution databases, and update records of pollution emissions.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».