Smog and socioeconomics: an evaluation of equity in traffic-related air pollution generation and exposure
Notice bibliographique
Résumé
How traffic-related air pollution generation and exposure is distributed among different population groups is an important environmental justice concern. From a social equity perspective, many questions arise at the metropolitan scale. Do socially disadvantaged communities have higher exposure levels to traffic-related air pollution? Do discrepancies exist wherein neighborhoods are not exposed to levels of pollution similar to those they themselves generate? And, is there a relationship between this discrepancy and social disadvantage? These questions are examined for the Montreal Metropolitan Region through the development of an integrated transport and emissions model. Two measures of traffic-related air pollution are estimated at the traffic analysis zone level: (1) generation (average emissions per household), and (2) exposure (average residential zone concentration). A social disadvantage index is also calculated that incorporates elements of social and material deprivation. Three levels of inequity exist regarding emissions, exposure, and socioeconomics. Social disadvantage was found to have a positive relationship with exposure, meaning that the most socially disadvantaged communities tend to experience the highest levels of traffic-related air pollution. Spatial discrepancies in emission generation versus emission exposure are also present for most of the metropolitan region. Furthermore, the communities that face a double burden of greater disadvantage and higher exposure also tend to create the lowest quantities of pollution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».