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Enregistrement W4380791869 · doi:10.1089/env.2022.0108

Proximity to Combined Sewer Overflow-Impacted Waters in Philadelphia: A Geographic Information Systems Study to Explore Environmental Injustice

2023· article· en· W4380791869 sur OpenAlexaff
Shannon McGinnis, Abby E. Rudolph, Donna L. Coffman, Heather Murphy

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Justice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyCensusEnvironmental justicePovertyPopulationLevel designEthnic groupEnvironmental healthSocioeconomicsDemographyGerontologyMedicineEcologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Recreating in waterbodies impacted by combined sewer overflows (CSOs) can present health risks due to exposure to microbial pathogens. This study compares population characteristics of those living within walking distance to CSO-impacted versus nonimpacted waters in Philadelphia to determine whether these populations differ by race, ethnicity, and sociodemographic characteristics. Methods: Adults recreating at or near natural water bodies in Philadelphia completed a questionnaire that assessed the average walking distance to each site. Walking distance boundaries informed by questionnaire responses were created around each waterbody in Philadelphia, and population-level census data corresponding with block groups included within each buffer were used to characterize those living near a CSO-impacted and nonimpacted waterbodies in Philadelphia. Results: Compared with populations residing in census block groups within walking distance to a nonimpacted waterway, populations living within the same distance to a CSO-impacted waterway were more likely to comprise Hispanic residents (standardized adjusted prevalence ratio [APR] = 1.13) and those living in poverty (APR = 1.21) and less likely to comprise White residents (APR = 0.76). Conclusion: These findings suggest that communities of color and those experiencing poverty are disproportionally impacted by environmental hazards.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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