Inequality in the Distribution of Air Pollution Attributable Mortality Within Canadian Cities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent studies have identified inequality in the distribution of air pollution attributable health impacts, but to our knowledge this has not been examined in Canadian cities. We evaluated the extent and sources of inequality in air pollution attributable mortality at the census tract (CT) level in seven of Canada's largest cities. We first regressed fine particulate matter (PM2.5) and nitrogen dioxide (NO2) attributable mortality against the neighborhood (CT) level prevalence of age 65 and older, low income, low educational attainment, and identification as an Indigenous (First Nations, Métis, Inuit) or Black person, accounting for spatial autocorrelation. We next examined the distribution of baseline mortality rates, PM2.5 and NO2 concentrations, and attributable mortality by neighborhood (CT) level prevalence of these characteristics, calculating the concentration index, Atkinson index, and Gini coefficient. Finally, we conducted a counterfactual analysis of the impact of reducing baseline mortality rates and air pollution concentrations on inequality in air pollution attributable mortality. Regression results indicated that CTs with a higher prevalence of low income and Indigenous identity had significantly higher air pollution attributable mortality. Concentration index, Atkinson index, and Gini coefficient values revealed different degrees of inequality among the cities. Counterfactual analysis indicated that inequality in air pollution attributable mortality tended to be driven more by baseline mortality inequalities than exposure inequalities. Reducing inequality in air pollution attributable mortality requires reducing disparities in both baseline mortality and air pollution exposure.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».