Quantifying the Health Co-benefits of Mitigating Combustion-based CO2 Emissions in Canada and the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
Mitigation of CO2 emissions, primarily aimed at addressing climate change, frequently generates ancillary public health benefits through concurrent reductions in co-emitted air pollutants such as PM2.5. These pollutants are key contributors to ambient air pollution and are associated with adverse health outcomes including premature mortality. Climate mitigation strategies, such as the decarbonization of the power and transportation sectors, can thus yield immediate, localized improvements in air quality. Quantifying the health co-benefits of CO2 reductions requires integrating emissions data, atmospheric modeling, epidemiological evidence, and economic valuation frameworks. These co-benefits improve climate policy cost-effectiveness and support integrated strategies that address both emissions and public health. Understanding how emissions from various sources affect societal outcomes across different regions requires robust analytical tools. Sensitivity analysis plays a critical role in linking emissions to health and economic outcomes and can inform targeted policy interventions. This thesis focuses on quantifying the societal co-benefits of reducing CO2 emissions using a twofold methodology. It utilizes adjoint sensitivity analysis, integrating detailed demographic, epidemiological, and economic data within a full-complexity atmospheric modeling framework. Specifically, the adjoint-enabled version of the U.S. Community Multiscale Air Quality model (CMAQ-ADJ) is used to determine the location-specific contributions of emissions to health-related societal burdens. By integrating these spatially resolved health impact sensitivities with sector- and region-specific co-pollutant intensities, the analysis links CO2 emission reductions to health outcomes and calculates the co-benefits. The analysis is conducted for both the U.S. and Canada, incorporating relevant case studies to examine the location-specific co-benefits of emission reduction strategies. These case studies provide practical insights into how targeted interventions can yield both climate and public health benefits. The findings help policymakers prioritize actions that maximize societal benefits, optimize resources, and align environmental, health, and equity goals across regions. While the analysis is subject to uncertainties inherent in emissions data, modeling assumptions, and demographic inputs, it represents an important step toward location-specific co-benefits calculation using an adjoint sensitivity analysis. The results show significant spatial and temporal variation in the sensitivity of emissions impacts. The adjoint approach proves especially effective at capturing this variation, offering valuable insights for policymakers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».