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Enregistrement W6992134712

La distribution du bruit aérien dans les quatre plus grandes métropoles canadiennes : Un diagnostic d’équité environnementale

2022· dissertation· fr· W6992134712 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationBruitNoise (video)Exposition (narrative)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparativement au bruit routier et ferroviaire, le bruit des avions est la source de bruit des transports la plus dérangeante. De nombreuses études dans le domaine de l’épidémiologie et de la santé ont rapporté qu’une exposition chronique à des niveaux élevés de bruit aérien peut avoir des effets néfastes sur la santé et la qualité de vie chez les populations riveraines d’aéroports, en particulier chez les enfants et les personnes âgées. En dépit du fait que le bruit aérien peut avoir des effets délétères sur l’état de santé des populations, peu d’études dans le domaine de l’équité environnementale se sont intéressées à cette nuisance. Parmi celles-ci, des recherches ont mesuré, à différents niveaux et intensités, des iniquités à l’égard des minorités visibles et des personnes à faible revenu. À l’inverse, d’autres auteurs ont rapporté que les groupes de population mieux nantis sont plus susceptibles de résider dans des secteurs avec des niveaux élevés de bruit aérien. En revanche, à notre connaissance, aucune étude n’a été faite dans le contexte canadien. \nL’objectif principal de cette thèse est de vérifier si certains groupes de la population, à savoir les personnes à faible revenu, les minorités visibles, les personnes âgées de soixante-cinq ans et plus et les jeunes de moins de quinze ans qui résident dans les quatre plus grandes métropoles canadiennes subissent de l’iniquité environnementale quant à leur exposition à des niveaux élevés de bruit aérien. \nCette thèse est composée de trois articles scientifiques. Le premier pose un diagnostic d’équité environnementale dans les quatre plus grandes métropoles canadiennes – Toronto, Montréal, Calgary et Vancouver – à l’égard de quatre groupes vulnérables quant au niveau de bruit aérien mesuré dans leur milieu résidentiel. Plus spécifiquement, il s’agit de vérifier si l’iniquité pour chacun des groupes varie significativement d’une métropole à l’autre. Le second article de la thèse se penche exclusivement sur les enfants du primaire scolarisés dans la région métropolitaine de Toronto et qui sont exposés à des niveaux élevés de bruit aérien. L’objectif est de déterminer si les écoles primaires accueillant des enfants issus de milieux défavorisés sont disproportionnellement localisées dans des secteurs caractérisés par des niveaux élevés de bruit aérien dans la région métropolitaine de Toronto. Le troisième et dernier article de la thèse pose un diagnostic d’équité environnementale dans une perspective longitudinale. Plus précisément, cette recherche examine la distribution du bruit aérien en 2019 et 2020 à partir de l’utilisation de différents types d’indicateurs de bruit dans la région métropolitaine de recensement (RMR) de Montréal. L’objectif est double. Tout d’abord, il s’agit de déterminer dans quelle mesure les quatre groupes de population vulnérables résident dans des secteurs exposés à des niveaux élevés de bruit aérien avant et après le début de la pandémie de COVID-19 (2019 et 2020). Puis, il s’agit de vérifier si l’utilisation d’un indicateur de bruit des avions plutôt qu’un autre génère des variations importantes dans les résultats et par conséquent en termes de zones et de populations affectées d’une part, et en termes de diagnostic d’équité environnementale d’autre part. \nD’après les résultats des trois articles, les diagnostics d’équité relatifs à l’exposition au bruit aérien varient d’une ville à l’autre, d’un groupe de population à l’autre et d’une année à l’autre. Par ailleurs, d’un point de vue méthodologique, les résultats ne semblent pas être cohérents d’une mesure de bruit à l’autre. En effet, l’utilisation de différents types d’indicateurs de bruit (indicateurs énergétiques ou événementiels) conduit à des résultats différents pour une même situation, en termes d’estimation des populations impactées et d’équité environnementale. Le dernier chapitre présente les enjeux soulevés dans chacun des articles et aborde les limites de la thèse ainsi que les perspectives de recherche futures. \n \nCompared to road and rail noise, aircraft noise is the most disturbing source of transportation noise. Numerous epidemiological and health studies have reported that chronic exposure to high levels of aircraft noise can have adverse effects on health and quality of life in populations living in the vicinity of airports, particularly among children and the elderly. Despite the fact that aircraft noise can have deleterious effects on the health of populations, few studies in the field of environmental equity have addressed this nuisance. Among these, research has measured, at different levels and intensities, inequities with respect to visible minorities and low-income individuals. Conversely, other authors have reported that wealthy population groups are more likely to reside in areas with high levels of aircraft noise. However, to our knowledge, no study has been done in the Canadian context. \nThe main objective of this thesis is to verify whether certain groups of the population, namely low-income individual, visible minorities, children under 15 years old and individuals 65 years and over who live in the four largest Canadian metropolises suffer from environmental inequity relating to their exposure to high levels of aircraft noise. \nThis doctoral thesis includes three articles. The first provides an environmental equity diagnosis in the four largest Canadian metropolises – Toronto, Montreal, Calgary and Vancouver – with respect to four vulnerable groups relating to aircraft noise level measured in their residential area. Specifically, it will be a question of verifying whether the inequity for each of the groups varies significantly from one metropolis to another. The second article focuses exclusively on elementary school children in the Toronto metropolitan area who are exposed to high levels of aircraft noise. The objective is to verify whether primary schools attended by children from lower socio-economic backgrounds are disproportionately located in areas characterized by high levels of aircraft noise in Toronto metropolitan area. The third and last article of the thesis makes a diagnosis of environmental equity from a longitudinal perspective. Specifically, this research examines the distribution of aircraft noise between 2019 and 2020 using different types of noise indicators in the Montréal census metropolitan area (CMA). The objective is twofold. First, the aim is to determine to what extent the four vulnerable population groups reside in areas exposed to high levels of aircraft noise before and after the onset of the COVID-19 pandemic (2019 and 2020). The second objective is to determine whether the use of an aircraft noise indicator rather than another generates significant variations in the results and consequently in terms of affected areas and populations on the one hand, and in terms of environmental equity diagnosis on the other hand. \nAccording to the results of the three articles, diagnoses of environmental equity relating to aircraft noise exposure vary from city to city, population group to population group, and year to year. Furthermore, from a methodological point of view, the results do not seem consistent from one noise measurement to another. Indeed, the use of a specific indicator (cumulative or single-events) can lead to different results for the same situation, in terms of estimates of impacted populations and environmental equity. The last chapter presents the issues raised in each of articles, and discusses the limits of the thesis as well as future research perspectives.

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)0,007
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 enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,262 · 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

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Publié2022
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