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Enregistrement W3173291195 · doi:10.1139/er-2020-0122

Use of the National Pollutant Release Inventory in environmental research: a scoping review

2021· review· en· W3173291195 sur OpenAlexaffvenueabout
Alicia Berthiaume

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutantEnvironmental planningGovernment (linguistics)Geospatial analysisEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental scienceEnvironmental protectionGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Pollutant Release Inventory (NPRI), which has been collecting and disseminating pollutant data since 1994, is Canada’s legislated, publicly accessible inventory of pollutant releases (to air, water, and land), disposals, and transfers (for treatment, recycling, or energy recovery). The public availability of NPRI data is a key program output, initially driven by the community-right-to-know movement and now also compelled by the need to support a myriad of environmental science and policy efforts at various scales. Twenty-five years after the inception of the NPRI, this scoping review of peer-reviewed literature (up to 2019) was undertaken to better understand the nature and extent of uptake of NPRI information by researchers, namely, who are using it and how. The findings show that NPRI use in peer-reviewed research has increased steadily since 1997. NPRI information is implicated in 225 scholarly journal articles between 1994 and 2019. The main users are from the Government of Canada and Canadian universities, though many users from diverse backgrounds beyond these categories and beyond Canada were also noted. Researchers were primarily leveraging NPRI data on pollutants released to air, the focus of which was most often on the criteria air contaminants and metals (mercury). Less popular were data on water releases, land releases, and disposal data, while there were no examples of researchers using data on transfers. Seven prominent themes arose pertaining to the area(s) of interest of studies that use NPRI information, including geospatial analyses, environmental monitoring, predictive modelling, industrial sectors, other pollutant inventories, human health outcomes, and policy or program analysis. Several other study themes were also noted relating to socioeconomic issues, waste treatment and remediation, climate change, indigenous groups, and biomonitoring. Future opportunities to increase NPRI use in research in general, and in understudied areas in particular, as well as to increase the use of underutilized NPRI variables, remain.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,417
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,066 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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