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Enregistrement W4414601965 · doi:10.1038/s41467-025-63607-8

Equitable cleanup of Superfund sites leaving no U.S. community behind

2025· article· en· W4414601965 sur OpenAlexaff
Mohammed Azhar, Farshid Vahedifard, Dustin Brown, Alireza Ermagun, Kaveh Madani

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of Commerce
Mots-clésSuperfundPopulationResource (disambiguation)AppalachiaDisadvantaged

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superfund sites are recognized as the most contaminated locations across the U.S. Here we introduce two metrics: (i) the disparity percentage, which quantifies the overrepresentation of vulnerable populations in proximity to Superfund sites, and (ii) the Superfund exposure score, which evaluates the population proportion in a geographical region affected by such proximity. We employ the metrics to develop an Action Priority Matrix (APM) categorizing states and regions into four tiers of cleanup priorities, informed by a spatial analysis of 13,453 Superfund sites across the U.S. About 80% of the U.S. population live within 10 km of at least one Superfund site, with nearly 60% of them residing in areas lacking any cleanup efforts. Asian, Black, and disadvantaged populations are found to be disproportionately overrepresented in Superfund host block groups. Seven states are identified for urgent cleanups using the proposed APM, providing a systematic approach to equitable resource allocation for cleanups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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