Air Quality in First Nations Communities and the Policy Implications for Community-Based Physical Activity Programming
Notice bibliographique
Résumé
Background: The health benefits of routine physical activity and exercise are clear; however, increased physical activity can lead to elevated exposure to air pollution that increases the risks for adverse events. Within most Indigenous or rural communities in Canada there is limited monitoring of air quality so community members may unknowingly be at an increased health risk for adverse events while being active. Policy Components: An air quality monitor was placed outdoors in Lytton, BC, a rural First Nations community, from April 2019 – June 2021 and particular matter (PM1.0, PM2.5, PM10.0), inorganic matter (CO2, O3), temperature, pressure, and humidity were recorded during the two-year span. Evaluation: There were significant increases in particular matter (PM1.0, PM10.0) over the two-year sample period (p≤ 0.05). There were significant relationships between the different particular matter sizes (i.e., PM1.0/2.5 (0.976), PM2.5/10.0 (0.999), and PM1.0/10.0 (0.965), respectively (p<0.001)) and also between PM 1.0/O3 (0.200, p<0.05). At the highest PM levels, Environment and Climate Change Canada would recommend the reduction or rescheduling of physical activity/exercise. Conclusions: In a rural and First Nations community in BC, Canada, there were marked levels of air pollution that would affect the ability to safely participate in physical activity. These findings have important policy implications highlighting the need for monitoring of air quality within Indigenous or rural communities, and to consider the effects of air pollution when engaging in physical activity/exercise. Funding: This study was funded by Environment and Climate Change Canada.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».