Sociodemographic and Population Exposure to Upstream Oil and Gas Operations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada, as one of the largest oil and gas producer in the world, is responsible for large emissions of methane, a powerful greenhouse gas. At low levels, methane is not a direct threat to human health; however, human health is affected by exposure to pollutants co-emitted with methane. The objectives of this research were to estimate and map pollutants emitted by the oil and gas industry, to assess the demographic of the population exposed to oil and gas activities, and to characterize the impact of well density on cardiovascular- and respiratory-related outcomes with a focus on Alberta. We estimated that ~13% and 3% people in Alberta reside, respectively, within 1.5 km of an active well and 1.5 km of a flare. Our analysis suggests that racial and socioeconomic disparities exist in residential proximity to active wells, with people of Aboriginal identity and people with less education being more exposed to active wells than the general population. We found increased odds of cardiovascular-related (1.13-1.29 for low active well density) and respiratory-related (1.07-1.19 for low active well density) outcomes with exposure to wells. Close to 100 countries produce oil and gas, making this a global issue. There is an important need for additional studies from other producing jurisdictions outside the United States.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».