Supplemental data for "Inequitable spatial and temporal patterns in the distribution of multiple environmental risks and benefits in Metro Vancouver"
Notice bibliographique
Résumé
DemoEnPoC2016.csv/DemoEnPoC2006.csv: This is a table including environmental and demographic (Census variables) data at postal code level for Metro Vancouver in the year 2006 and 2016. The environmental data (SO2 metrics, PM2.5 metrics, Calculated ozone metrics, NO2 data, NDVI metrics, and Canadian Active Living Environments Index (Can-ALE) indexed to DMTI Spatial Inc. postal codes) were extracted from CANUE (Canadian Urban Environmental Health Research Consortium). The demographic data is extracted from Canadian Census analyzer (https://datacentre.chass.utoronto.ca/), the deprivation index is downloaded from from the Institut national de santé publique du Québec (INSPQ). DGRwithLable: This is the Dissemination Geographies Relationship File for the 2021 census year (Statistics Canada, 2021) with the lable of urban or rural, indicating which dissemination area (DA) is identified as urban and included in this study. The urban area is named as population certer. Aggregation and SS Determination: This script contains code for: Aggregating postal code level data to the Dissemination Area (DA) level. Eliminating rural DAs. Converting environmental data into ordinal categories using quartile and even break methods. Identifying sweet and sour spots for each DA based on these methods. SSEJ Analysis: This script includes code for: Creating violin and box plots to illustrate descriptive statistics of demographic groups across different environmental categories (sweet, sour, risky, and medium). Performing linear regression analyses between environmental categories and demographic variables. SS Heatmap: This script comprises code for: Summarizing the results of the linear regression analyses. Assessing changes in inequities among demographic groups between 2006 and 2016. Visualizing regression coefficients through heatmaps.
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 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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,565 | 0,078 |
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 ».