Burden of Disease from Traffic Noise Quantification of Healthy Life Years Lost in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores how traffic noise in Toronto can lead to Ischemic Heart Disease (IHD), high levels of annoyance, and high levels of sleep disturbance. Local traffic noise data was combined with methods for predicting how daytime (Lden) and nighttime (Lnight) decibel levels impact years of life lost (DALYs) as a result of the heath outcomes. The methods were borrowed from European studies as there has yet to be any North American studies on this public health issue. The result for Toronto was a total of 28,380 annual DALYs, meaning this number of years of healthy life were lost as a result of traffic noise in Toronto causing IHD, high levels of annoyance, and high levels of sleep disturbance. A geographic information system (GIS) was used to spatially analyze the traffic noise and see where the high decibel levels were located as well as where concentrations of DALYs for each health outcome were located across Toronto at a dissemination area level. The goal of this paper is to highlight the importance of environmental noise pollution as a public health issue for Toronto and North America more generally, demonstrate how to calculate noise levels into a burden of disease metric, and provide spatial insights at a local scale to aid in addressing the health impacts of noise.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».