Health Risk-Oriented Source Apportionment of Hazardous Volatile Organic Compounds in Eight Canadian Cities and Implications for Prioritizing Mitigation Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, environmental authorities make regulatory policies for controlling volatile organic compound (VOC) pollution based on the mitigation of dominant VOC sources. However, the emission from each VOC source has a unique combination of VOC species of different toxicities. Without quantitatively assessing the health risk associated with each source, the effectiveness of the mitigation policy could be undermined. To address this shortcoming, we developed a new health risk-oriented source apportionment method that can provide quantitative health risk assessment and source-specific mitigation strategies for hazardous VOCs. We estimated that the integrated inhalation cancer risk (ICR) of hazardous VOCs was 7.7 × 10 –5 in Western Canada, indicating a 100% likelihood of exceeding Health Canada’s acceptable risk level (1.0 × 10 –5 ). Anthropogenic sources were responsible for 56.3–73.8% of cancer risks across eight Canadian cities except for the regional background island, where natural sources contributed over 77% to the integrated ICR. Thus, substantial environmental and health cobenefits could be achieved via reducing the ambient levels of benzene and 1,3-butadiene by 39.3–75.7 and 14–69.3%, respectively, and mitigating emissions from fuel combustion (by 31.3–54.1%), traffic source (3.0–36.8%), and other anthropogenic sources (5.3–20.1%) in Western Canada. Our study has significant implications for prioritizing air pollution mitigation policies, especially for quantitative reduction of hazardous air pollutants.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».