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Enregistrement W4392595655 · doi:10.5194/egusphere-egu24-783

Hidden Health Opportunities: The Role of Building Standards in Adapting to Air Pollution in a Changing Climate

2024· preprint· en· W4392595655 sur OpenAlexaff
A. Salehi, Matt Sparks, Rebecca K. Saari

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir pollutionEnvironmental planningPollutionClimate changeEnvironmental scienceIndoor air qualityBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air pollution, the largest global environmental health threat, associated with millions of premature death each year, is getting worse with climate change. To protect their health from air pollution, governments encourage people to stay indoors and avoid high pollution episodes. Moving indoors to reduce exposure to outdoor air is a form of avoidance adaptation. The frequency of this adaptive action can affect the amount of time people spend inside buildings. In Europe and North America, people already spend 90% of their time indoors. Air pollution from outdoors can infiltrate the building envelope, exposing people to pollution of outdoor origin at all times, and reducing the value of avoidance adaptation. To better understand the effect of this infiltration on human health, we examine the impact of building standards on the value of avoidance adaptation. This involves considering the costs of improving building envelopes and ventilation, and associated benefits due to avoided premature death from air pollution exposure. We conduct a historical study in the United States from 1980 to 2010 to examine the spatial and temporal patterns of costs and benefits associated with improving building standards to enhance adaptation to air pollution. This includes investigating past missed opportunities in reducing mortality and laying the foundation for future studies on existing long-term opportunities, all within the context of a changing climate. To achieve this, we establish baseline levels of exposure to the most harmful air pollutant, fine particulate matter, under this historical building stock across the United States. Subsequently, we assess the benefits and costs realized under each building standard improvement scenario (Improved Building Envelope and Improved Ventilation). This study will identify the demographics that can benefit the most from these improvements, quantifying, for example, the potential net gains of improving housing quality for low-income communities. It will address open questions on the value of adaptation in protecting human health under increasing risks from a changing climate.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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