The burden of premature mortality from coal-fired power plants in India is high and inequitable
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prior mortality estimates of air pollution from coal-fired power plants in India use PM2.5 exposure-response functions from settings that may not be representative, and do not include other potentially harmful effects of these plants, such as fly ash pollution and heavy freshwater consumption. We use a national, district level dataset to assess the impact of coal-fired power plants on all-cause mortality (15–69 years) in 2014. We compare districts with coal-fired power plants (total capacity >1000 MW) to districts without a coal-fired power plant, estimating the effect of these power plants on all-cause mortality within districts that have these plants. Out of 597 districts in India in 2014, 60 districts had a coal-fired power plant. When compared to districts without a coal-fired power plant, districts with a coal-fired power plant (>1000 MW) had higher rates of age-standardized mortality in both women (0.38, 95% CI: −0.14–0.90) and men (0.55, −0.17–1.27). Similarly, these districts had higher rates of conditional probability of premature death in both women (2.22, −0.13–4.56) and men (2.12, −0.54–4.77). The point estimates for total excess deaths were 19 320 for women and 27 727 for men. In affected districts, the proportion of premature adult deaths attributable to coal-fired power plants was 5.8% (−0.3%–11.9%) in women and 4.3% (−1.1%–9.6%) in men. We estimate that ∼47 000 premature adult deaths can be attributed to large coal-fired power plants in India in 2014. These deaths are concentrated in the ∼10% of districts that have the nation’s power plants, where they are associated with 1 out of 20 premature adult deaths. Effective regulation of emissions from these plants, coupled with a phaseout of coal-fired power plants, can help decrease this burden of inequitable and premature adult mortality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».