ASSESSMENT OF THE TEMPORAL STABILITY OF LAND USE REGRESSION MODELS FOR TRAFFIC-RELATED AIR POLLUTION
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Land-use regression (LUR) models have been used to estimate exposure to traffic-related air pollution in epidemiologic studies, based on the assumption that the spatial patterns of pollution are stable over time. Under this assumption, a LUR model developed from a particular time point can be applied to other time points. However, this assumption of temporal model stability has not been adequately examined, and has specific relevance to cohort studies where models are developed in specific years and then applied to cohorts over periods of ~10 years. Methods: A LUR model for annual average NO2 in Metro Vancouver was developed in 2003, based on measurements at 116 locations (Henderson et al 2007). In 2010, we repeated measurements at the same locations and developed a new model using updated data for the same predictor variables. The temporal stability of LUR models over a 7-year period was evaluated by comparing model predictions and measured spatial contrasts between the two time periods. Results: Annual average NO2 concentrations decreased from 2003 to 2010 at 78% of the 73 measurement sites that were identical for the two periods. The correlation between measurements at these sites was 0.78 with a mean (sd) decrease of 1.3 (1.7) μg/m3. LUR models from 2003 and 2010 explained 52% and 66% of the observed spatial variation, respectively. The 2003 model explained 52% of variability in 2010 measurements (forecast), as much as it did in the 2003 (concurrent) measurements. The 2010 LUR model explained 51% of the variability in the 2003 measurements (back-cast), less than it did in the 2010 measurements; however, the back-cast explains nearly the same amount of variability in the 2003 measurements as did the original (2003) model. Conclusions: These results support the validity of applying LUR models to cohort studies over periods as long as 7 years.
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 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 | 0,019 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».