Access to Interpretable Data to Support Disproportionate Health Risks from Industrial Releases: A Case Study on the Environmental Protection Agency’s Datasets and Their Application to the Latinx Communities of Houston, Texas
Notice bibliographique
Résumé
Latinx communities face disproportionate environmental injustices and are targeted due to systematic economic and political inequities. This research evaluates the ease at which links between industrial releases and risk of adverse health effects can be defined to influence policy change in Houston, TX. The Environmental Protection Agency (EPA)'s Toxic Release Inventory (TRI) is the most comprehensive public database on industrial facilities' toxic chemical releases in the US. TRI is presented within a risk-based context through the Risk Screening Environmental Indicators (RSEI) scores. TRI and RSEI datasets for Houston in 2022 were assessed in QGIS to analyze chemical release and risk in neighborhoods using Community Tabulation Areas (CTAs), identifying demographics of communities facing disproportionate industrial releases and consequent potential health risks. Geospatial visualizations reflected Latinx communities to house the heaviest polluting industrial facilities in Houston. As a result, these communities face the highest potential risk of adverse health effects due to exposure to a multitude of chemicals-particularly 1,3-butadiene, benzene, and chromium-as reflected in cumulative RSEI scores. An analysis of TRI and RSEI datasets elucidates the burden of gathering and analyzing chemical release data in a public health context, reflecting why change beginning at the local level can be difficult for under-resourced Latinx communities facing industrial pollution. Improving the accessibility and utility of the EPA resources will provide a resource to advocate for data-driven policy change.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».