Examining the Burden of Disease and its Relationship to Socioeconomic Status From Environmental Noise Exposure in Toronto and London, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to environmental noise pollution is considered an important public health issue in our world today. Environmental noise is sound that is generated by humans through things such as transportation networks and construction sites. Research has shown that exposure to noise can result in a variety of adverse health effects, such as annoyance, sleep disturbance, and ischemic heart disease. Furthermore, research has found that exposure to higher levels of noise is consistently associated with people who are of lower socioeconomic status. This study aims to determine the burden of disease rates in Toronto and London, Ontario, while also addressing the relationship between noise exposure and socioeconomic status. Based on a review of literature and building on existing work, burden of disease calculations were carried out to determine the amount of Disability Adjusted Life Years (DALYs) lost in each city, while a linear regression model was used to determine the relationship between exposure to noise and socioeconomic status. Burden of disease calculations demonstrated that 1188 and 1662 DALYs were lost in Toronto and London, respectively. In addition, this analysis of exposure to noise and socioeconomic status resulted in a moderate correlation of exposure to noise and low socioeconomic status. Indicating that as noise levels increase the socioeconomic status of an individual decreases. These results combined indicate that there is a double burden of poorer health and low socioeconomic status related to exposure to environmental noise pollution.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».