Natural experiments in urban air quality: lessons from car-free days and COVID-19 lockdowns in Kigali, Rwanda
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
A lack of long-term air quality monitoring data in African countries such as Rwanda poses a significant challenge as urbanization leads to declining air quality. This study uses four years of data on particulate matter air pollution (PM2.5) to understand the current drivers of air pollution, the success of current interventions and the potential for further actions. PM2.5 data were collected using low-cost and reference monitors in two sites in Kigali. Results show that PM2.5 levels in Kigali exceeded the recommended WHO air quality guidelines. Using the COVID-19 lockdown as a natural experiment, we find that reduced travel activity of over 80% led to PM2.5 levels declining by 33%, suggesting that transport may account for a smaller share of particulate emissions than is assumed in government literature. We also find that a program to encourage non-motorized transport in Kigali called ‘Car-Free Days’ reduced by PM2.5 15% when it was held between 2017 and 2020. This reduction is expected to have resulted in more than 200 disability-adjusted life years saved in Kigali annually, about 150 hospital visits, and 600 lost working days being avoided. We conclude by reflecting on the policies for improving air quality in Kigali City.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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