Attribution of fine particulate matter and ozone health impacts in Canada to domestic and US emission sources
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to ambient air pollution is associated with a wide range of adverse health effects such as respiratory symptoms, cardiovascular events, and premature mortality. Canada and the United States (US) have worked collaboratively for decades to address transboundary air pollution and its impacts across their shared border. To inform transboundary air quality considerations, we conducted modelling to attribute health impacts from ambient PM2.5 and O3 exposure in Canada to Canadian and US emission sources. We employed emissions, chemical transport, and health impacts modelling for 2015, 2025, and 2035 using a brute-force modelling approach whereby anthropogenic domestic and US emissions were reduced separately by 20 % or 100 %, and the resulting changes in health impacts were estimated across Canada. We find that transboundary PM2.5 and O3 related health impacts vary widely by region, with >80 % of impacts occurring in Central Canada, and most health impacts occurring within 200–300 km of the Canada-US border. The relative contribution of US sources to O3 in Canada is larger than for PM2.5, yet we find that the health impacts from transboundary PM2.5 exceeded those from transboundary O3. Nationally, we estimate that roughly one in five PM2.5 deaths in Canada is attributable to US sources (2000 deaths in 2015) and more than one in two O3 deaths are attributable to US sources (roughly 800 to 1200 deaths in 2015). We project health impacts from domestic and US sources to increase from 2025 to 2035 in Canada. Our results suggest that there are substantial benefits to be gained by domestic and international strategies to reduce PM2.5 in the Canada-US transboundary region.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».