ENVIRONMENTAL JUSTICE IN CANADA: THE STATISTICAL CORRELATION BETWEEN SOCIOECONOMIC STATUS AND POLLUTION IN FIVE MAJOR CANADIAN CITIES
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores the existence of environmental injustice in five Canadian census metropolitan areas (CMA): Edmonton, London, Montreal, Toronto and Victoria. Spatial/distributive environmental injustice refers to situations where specific, already disadvantaged, groups bear a disproportionate share of pollution exposure. Several studies in the United States have found that pollution is often more prevalent in areas that are predominantly low income backgrounds or are visible minorities (UCC, 1987; Mohai and Bryant, 1992; Szasz and Meuser, 1997; Ringquist, 2005). Though there are limitations to the ecological approach typically used in these cases, important lessons from the US research (e.g., Bowen, 2000; Maantay 2002; Mohai and Saha 2006) can be\napplied in the Canadian context. The present study builds on these lessons to contribute to a growing set of Canadian studies by ‘weighting’ pollution values according to toxic intensity. Data from 2001 Canadian Censuses are regressed against GIS-derived census tract exposures from the National Pollutant Release Inventory (NPRI) (point source industrial pollution) and from DMTI’s road network (traffic pollution). The independent variables are percentage of manufacturing employment, percentage of visible minority, percentage of aboriginal identity, percentage of recent immigrants, percentage of immigrants, percentage of lone-parent families, percentage of low-income families, median household income, average dwelling value and population density. The results indicate statistically significant correlations between median household income, percentage of immigrants and percentage of visible minorities, and industrial pollution exposure. However, in general, there is no consistent evidence of environmental injustice\niii\nwith respect to the other variables across the five cities as the result varies widely across the CMAs and buffer sizes. The control variable, population density is the strongest (negative) and most consistent predictor of pollution across the CMAs
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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 | 0,000 | 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 ».