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Enregistrement W4417166981 · doi:10.17269/s41997-025-01142-1

Clearing the air: Which pollution source matters most for health?

2025· article· en· W4417166981 sur OpenAlexaffvenueabout
Ying Liu, Marianne Hatzopoulou, Stéphane Buteau, Shayamilla Mahagammulla Gamage, Sara Torbatian, Arman Ganji, Audrey Smargiassi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClearingStoveAir pollutionPollutionPublic healthPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Air pollution remains a significant public health challenge, contributing to substantial morbidity and mortality. The aim of this study is to identify effective intervention strategies for mitigating air pollution and its health effects in southern Quebec. Methods We employ the Polair3D chemical transport model to estimate population-weighted concentrations of fine particulate matter (PM 2.5 ), nitrogen dioxide (NO 2 ), and ozone (O 3 ) at the census division level under four scenarios: replacing residential wood stoves with U.S. Environmental Protection Agency (EPA)–certified models (EPA), eliminating industrial emissions (IND), full vehicle electrification (EV), and removing emissions from refineries and smelters (RS). Health impacts were quantified with the Air Quality Benefits Assessment Tool for chronic PM 2.5 exposure and chronic NO 2 exposure, in addition to the commonly assessed acute NO 2 exposure and acute O 3 exposure. Results All scenarios reduced air pollutant concentrations and associated mortality to varying degrees. The EPA and EV interventions are the most effective in reducing mortality, lowering deaths attributable to pollutants by 15.26% (789 deaths from 5169 to 4380) and 16.13% (834 deaths from 5169 to 4335), respectively. The EPA scenario yields the greatest reduction in PM 2.5 -related mortality, while the EV scenario provides the most benefit for NO 2 -related mortality. Conclusion Targeted interventions can significantly reduce air pollution-related mortality. Replacing residential wood stoves and fully electrifying vehicles are particularly effective, with distinct benefits for PM 2.5 - and chronic NO 2 -related health outcomes. A multi-sectoral approach is essential to maximize public health gains.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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