Spatial Relationships Between Socio-Economic Status And Sources of Hazardous Air Pollution in the City of Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This research paper identifies and characterizes areas in the City of Toronto that may be impacted by facilities that emit air pollutants. The impacted areas were isolated using a combination of K-Means cluster analysis and kernel density estimation to determine whether disparity in socio-economic status can be correlated with the location of these facilities. Dissemination Area (DA) level data from the 2006 Canadian Census were evaluated against pollution data provided by Environment Canada’s 2006 National Pollutant Release Inventory (NPRI) database. A total of 67 socio-economic variables from the 2006 Statistics Canada census were analysed. The City of Toronto’s 3,577 DAs were assigned to one of two cluster groups: Underprivileged Areas, or Areas of Affluence. The DAs represented by the two cluster groups were then analyzed alongside the NPRI pollution data, which had been developed into generalized concentration ranges using a 5km search radius. Although the Areas of Affluence cluster contains 15% more facilities (141) than the Underprivileged Areas (104), the latter are generally impacted by higher concentrations of a more diverse range of pollution. For example, a larger percent of Toronto residents living in Underprivileged Areas are exposed to the highest concentrations of total emissions, heavy metals, miscellaneous compounds, and non-carcinogenic emissions when compared to the population of DAs designated as Areas of Affluence. Conversely, a larger percent of residents living in Areas of Affluence are generally exposed to the highest concentrations of volatile organic compounds and carcinogenic emissions. The findings suggest an environmental justice concern, with respect to industrial air pollution within the City of Toronto.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».