Environmental Injustice in Peel Region: A Cross-Sectional Analysis of Air Pollution and Social Vulnerability
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nitrogen dioxide (NO2), a traffic-related air pollutant, is co-emitted with greenhouse gasses that contribute to climate change and negatively affect health. This research examines the relationship between air pollution exposure and social vulnerability to determine whether communities at a social disadvantage experience environmental injustice. Methods: The 2016 census measures for Peel Region were assessed. Peel Region has 1,381,739 people across Mississauga, Brampton, and Caledon; the spatial unit of analysis was the dissemination area (DA) with an average size of 837 people in Peel. Average ambient NO2 concentrations for 2016 came from the Canadian Urban Environmental Health Research Consortium and resampled to DAs. Social disadvantage was defined by the Ontario Marginalization Index (ON-Marg). Measures within index components came from the Canadian census. Environmental injustice was identified through correlation analysis between ON-Marg and NO2 exposure and an analysis of index components with exposure. Results: The 2016 annual NO2 concentrations were positively correlated with the overall ON-Marg quintiles (Spearman: 0.34, p < .001, 95% CI 0.29 to 0.37). The components and their correlations with NO2 were residential instability (Spearman: 0.37, p < .001, 95% CI 0.33 to 0.42), material deprivation (Spearman: 0.15, p < .001, 95% CI 0.10 to 0.19), dependency (Spearman: 0.31, p < .001, 95% CI 0.26 to 0.35), and ethnic concentration (Spearman: −0.06, p = .02, 95% CI −0.11 to −0.01). Conclusions: In Peel Region, a correlation exists between social vulnerability and air pollution, indicating inequitable exposure to NO2. Marginalized communities may not be able to choose their living environment. Environmental justice research in the context of NO2 will support policy aiming to reduce inequitable 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».