Estimation of exposure to particulate matter in pregnant individuals living in an area of unconventional oil and gas operations: Findings from the EXPERIVA study
Notice bibliographique
Résumé
Northeastern British Columbia (Canada) is an area of oil and gas exploitation, which may result in release of fine (PM2.5) and inhalable (PM10) particulate matter. The aims of this study were to: 1) apply extrapolation methods to estimate exposure to PM2.5 and PM10 concentrations among EXPERIVA (Exposures in the Peace River Valley study) participants using air quality data archives; and 2) conduct exploratory analyses to investigate correlation between PM exposure and metrics of oil and gas wells density, proximity, and activity. Gestational exposure to PM2.5 and PM10 of the EXPERIVA participants (n = 85) was estimated by averaging the concentrations measured at the closest or three closest air monitoring stations during the pregnancy period. Drilling metrics were calculated based upon the density and proximity of conventional and unconventional oil and gas wells to each participant’s residence. Phase-specific metrics were determined for unconventional wells. The correlations (ρ) between exposure to PM2.5 and PM10 and metrics of well density/proximity were determined using Spearman’s rank correlation test. Estimated PM ambient air concentrations ranged between 4.73 to 12.13 µg/m3 for PM2.5 and 7.14 to 26.61 µg/m3 for PM10. Conventional wells metrics were more strongly correlated with PM10 estimations (ρ between 0.28 and 0.79). Unconventional wells metrics for all phases were positively correlated with PM2.5 estimations (ρ between 0.23 and 0.55). These results provide evidence of a correlation between density and proximity of oil and gas wells and estimated PM exposure in the EXPERIVA participants.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».