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Enregistrement W6904632351 · doi:10.14288/1.0445132

Investigating disparities in air pollution exposure in Canada : from the local to the national scale

2024· article· en· W6904632351 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir pollutionEquity (law)IndigenousEnforcementWork (physics)Environmental justicePollution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research to quantify and mitigate inequities in exposure to environmental risk is increasing around the world. However, in Canada, gaps remain in understanding around how to reduce air pollution exposure inequities effectively and efficiently. This thesis aims to help address these gaps through two national-scale and one local-scale study, that provide insight into exposure patterns, potential drivers, and how different sources of data, modelling, and measurement tools can be used to inform action. Chapter 3 investigates disproportionality in industrial emissions of PM₂.₅ and PM₂.₅ precursors in Canada due to the sector’s significant contribution to air pollution and its regulatory potential. The National Pollutant Release Inventory is used to determine whether industrial facilities in general, as well as the highest emitting facilities, are disproportionately sited near sociodemographic groups that are potentially vulnerable to pollution exposure. The chapter identifies several subsectors with high disproportionality in emissions, with disproportionate siting patterns generally varying across the urban/rural divide, as well as between individual facilities and facility clusters. Chapter 4 extends this work to focus on disparities in industrial PM₂.₅ exposure using a reduced complexity model. Findings show that urban Indigenous populations are exposed more than the total population, while in rural areas settlement patterns and model uncertainty make distinguishing disparities more complicated. Results from modeling scenarios suggest that urban and rural Indigenous populations are disproportionately exposed to PM₂.₅ from the highest emitting facilities. These chapters support the inclusion of equity in future policy planning and the need for more stringent permitting, more continuous emissions monitoring, and stricter permit enforcement in Canada. Chapter 5 uses community knowledge to add value to a community-scale air quality study in the Strathcona neighborhood in Vancouver, BC. Strathcona is home to both significant emissions sources and higher populations of Indigenous, low-income, and unhoused people than other Vancouver neighborhoods. A network of 11 low-cost sensors was deployed to measure PM₂.₅, NO, NO₂, and O₃ and a variety of community engagement and knowledge solicitations were conducted. This pilot study demonstrates methods to incorporate this often-qualitative data into a local Land Use Regression and peak analysis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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