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Enregistrement W4245942118 · doi:10.24908/iqurcp.9171

National and Provincial Profiles of Chemical Releases by Canadian Industrial Sectors, 2002-2010

2018· article· en· W4245942118 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Savita Rani

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardBusinessHazard analysisEnvironmental healthChemical industryManufacturing sectorEnvironmental scienceEnvironmental protectionGeographyToxicologyEnvironmental engineeringEngineeringMedicineEconomicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Pollutant Release Inventory (NPRI) is a public-domain record of chemicals released into air, water and land by Canadian facilities from various industrial sectors. The aim of this study was to use historical NPRI data (2002-10) to build national and provincial profiles showing amount, identity and health-hazard classification of chemicals released by facilities in different sectors. Nationally, it was found that 97% of total chemical releases were released into air, and that the top 3 chemical-emitting sectors – Manufacturing (MAN), Mining (MIN) and Utilities (U) – accounted for 98% of these air emissions. Statistical analysis was used to compare provincial chemical releases in the above 3 sectors. Testing showed that significant variation exists in the activity level of the national top 3 sectors within each province. This is reflected in the finding that provincial top 3 sectors do not necessarily match the national profile. Next, health-hazard classifications were determined for the 10 highest-emitted chemicals in the provincial and national top 3 sectors. In the national profile, MAN was classified as carcinogenic, neurotoxic, respiratory-toxic; MIN as reproductive-toxic, respiratory-toxic; U as respiratory-toxic. Sector-hazard relationships in the provinces differed from the national trends and from each other. Ultimately, associating sectors with particular hazards may help link the nature of regional health outcomes to the hazard type of local industrial facilities. A next step would be to account for differing toxicity levels among chemicals of the same hazard type by normalizing the data with risk scores that take into account a chemical’s specific toxicity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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