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Enregistrement W4386116116 · doi:10.1289/ehp11344

Modeling and Analysis of Air Pollution and Environmental Justice: The Case for North Carolina’s Hog Concentrated Animal Feeding Operations

2023· article· en· W4386116116 sur OpenAlexfundno aff
Brandon M. Lewis, William Battye, Viney P. Aneja, Honghyok Kim, Michelle L. Bell

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Environmental Health SciencesWellcome TrustHealth CanadaNorth Carolina State UniversityNational Institutes of HealthU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésEnvironmental justiceAERMODAir pollutionEnvironmental healthEnvironmental scienceGeographyEnvironmental protectionMedicineEcologyBiologyAtmospheric dispersion modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Concentrated animal feeding operations (CAFOs) emit pollutants that can cause negative impacts on human health. The concentration of hog production in North Carolina raises concerns regarding the disproportionate exposure of vulnerable communities to air pollution from CAFOs. Objectives: We investigated whether exposure to gaseous ammonia (NH3) and hydrogen sulfide (H2S) (in 2019) differs between subpopulations by examining demographics, including race/ethnicity, age, educational attainment, language proficiency, and socioeconomic status. Methods: We used an Air Monitoring Station (AMS)/Environmental Protection Agency (EPA) Regulatory Model (AERMOD)–based Human Exposure Model (version 3) to estimate ambient concentrations of NH3 and H2S from hog farms in Duplin County and its surrounding counties in North Carolina and estimate subsequent exposures of communities within 50km of Duplin County, North Carolina, or the Duplin County Region. We combined estimated exposures with 2016 American Community Summary Census data, at the block group level, using spatial analysis to investigate whether exposures to these pollutants differ by race and ethnicity, age, income, education, and language proficiency. Based on these estimations, we assessed associated exposure risks to the impacted communities and used multivariable regression modeling to evaluate the relationship between average ammonia exposures from Duplin regional hog farms and the presence of vulnerable populations. Results: The average [±standard deviation (SD)] annual estimated concentration of NH3 and H2S in the Duplin County Region is 1.75±2.81 μg/m3 and 0.0087±0.014 μg/m3, respectively. The maximum average annual ambient concentrations are estimated at 54.27±4.12 μg/m3 and 0.54±0.041 μg/m3 for NH3 and H2S, respectively. Our descriptive analysis reveals that people of low income, people of color, people with low educational attainment, and the linguistically isolated in the Duplin Region are disproportionately exposed to higher levels of pollutants than the average exposure for residents. Alternatively, our statistical results suggests that after adjusting for covariates, communities of color are associated with 1.70% (95% CI: −3.79, 0.44) lower NH3 concentrations per 1-SD increase. One-standard deviation increases in the adults with low educational attainment and children <19 years of age is associated with 1.26% (95% CI: −0.77, 3.33) and 1.20% (95% CI: −0.62, 3.05) higher NH3 exposure per 1-SD increase, respectively. Discussion: Exposures to NH3 and H2S differed by race and ethnicity, educational attainment, language proficiency, and socioeconomic status. The observed associations between exposure to CAFO-generated pollutants and sociodemographic indicators differed among demographics. The disproportionate distribution of hog facilities and resulting pollutant exposures among communities may have adverse environmental and human health impacts, raising environmental justice concerns. https://doi.org/10.1289/EHP11344

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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