Inequitable Spatial and Temporal Patterns in the Distribution of Multiple Environmental Risks and Benefits in Metro Vancouver
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The urban environment impacts residents' health and well‐being in many ways. Environmental benefits and risks may be interactively and inequitably distributed across different populations in cities, and these patterns may change over time. Here, we assess the spatial distribution of environmental risks and benefits in pairs, considering synergies and trade‐offs, in an illustrative metropolitan area (Metro Vancouver) in Canada in the years 2006 and 2016. We classify census dissemination areas as sweet, sour, risky, or medium spots based on relative exposures for six environmental combinations: Walkability and NO 2 ; heat stress and NO 2 ; vegetation coverage and NO 2 ; vegetation coverage and heat stress; walkability and accessibility to natural recreational areas; and heat stress and accessibility to natural recreational areas. We evaluate whether different population groups are disproportionately exposed to lower environmental quality based on linear regressions and other metrics. We find that while performance for individual environmental variables improved over the decade, considering their combinations, sweet spots became sweeter and sour spots became sourer. Residents with high material and social deprivation and visible minorities were disproportionately exposed to lower environmental quality in both years for most of the environmental combinations. Further, we find that these inequities were not improving over time for all groups: for instance, South Asian residents in the region faced higher disproportionate burdens or diminished access to benefits in 2016, as compared to 2006. Given these findings, we suggest considerations of cumulative exposure in prioritizing areas for intervention, targeting the sour and risky spots persistently experienced by overburdened populations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle