Estimating Model-Based Marginal Societal Health Benefits of Air Pollution Emission Reductions in the United States and Canada.
Notice bibliographique
Résumé
; particulate matter ≤2.5 μm in aerodynamic diameter) exposure resulting from emissions of one ton of a given pollutant. Our BPT estimates, while accounting for a large portion of societal impact, do not include morbidity, acute exposure mortality, or chronic exposure mortality due to exposure to other pollutants such as ozone. and ammonia emissions in Canada account for approximately 60% and 50% of their burden, respectively. By delineating differences and disparities in source impacts, adjoint-based BPT provides a direct means for prioritizing and targeting emissions that are most damaging. emissions are stable across different emission levels in North America. While BPTs for precursors of secondary inorganic aerosols showed sensitivity to emission levels in the past, we found that those have stabilized with lower emissions and pollutant concentrations in the North American atmosphere. We used BPTs to provide location-specific and sectoral estimates for the cobenefits of reducing carbon dioxide emissions from a range of combustion sources. Cobenefit estimates rely heavily on the emission characteristics of the sector and therefore exhibit more pronounced sectoral fingerprints than do BPTs. We provide cobenefit estimates for various subsectors of on-road transportation, thermal electricity generation, and off-road engines. Off-road engines and various heavy-duty diesel vehicles had the largest cobenefits, which in most urban locations far exceeded estimates of the social cost of carbon. Based on our cobenefit estimations, we also provide per-vehicle burden estimates for different vintages of vehicle subsectors such as transit buses and short-haul trucks in major US cities.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».