The impact of China's low-carbon city pilot program on the health of children
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change poses a significant threat to public health in general and to the health of children, in particular. In response to this threat, many countries have implemented a series of policies to mitigate climate change, among which China's low-carbon city pilot program has attracted widespread attention. This study used longitudinal data drawn from the China Family Panel Studies between 2012 and 2018 to evaluate the impact of China's low-carbon city pilot program on the health of children. A difference-in-differences model was employed to investigate the effects of the policy, with further exploration of potential impact mechanisms. The results demonstrated that China's low-carbon city pilot program substantially improved the health of children by fostering environmental quality and promoting slow mobility (i.e., travel on foot or by bicycle). The study also showed that the impact of the pilot program on the health of children was proportional to their proximity to school. Our findings are significant not only for the expansion of China's pilot policy, but also generally for low- and middle-income countries in their efforts to combat air pollution and understand the scale of its impact on the health of children. • The pilot program improves the health of children in the pilot areas. • The pilot program improves the health of children by enhancing environmental quality. • The pilot program promotes slow mobility, thereby improving the health of children. • The health impact of pilot program is proportional to children's proximity to school.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».