Analyse de l’association entre la densité/proximité de puits d’exploitation de pétrole et de gaz naturel et les concentrations de radon à l’intérieur des résidences du Nord-Est de la Colombie-Britannique
Notice bibliographique
Résumé
Northeastern British Columbia (Canada) is a region of oil and gas exploitation. Oil and gas extraction activities can emit contaminants, including radon, but studies on indoor air contaminants in regions of oil and gas exploitation are scarce. This study aimed to evaluate the association between the density/proximity of oil and gas wells and indoor air radon concentrations in Northeastern British Columbia. Data from the British Columbia Radon Data Repository (BCRDR) and the Exposures in the Peace River Valley study (EXPERIVA) were used, with 497 radon measurements taken from dwellings between 1992 and 2019. Within different buffer zones around each dwelling (2.5, 5 and 10 km), well density was calculated and an exposure metric, Inverse Distance Weighting (IDW), of both well density and proximity was derived. Linear regression models were used to evaluate the associations between well density and IDW and indoor air radon concentrations while adjusting for the floor where measurement was taken. A higher radon concentration was measured in basements than upper floors. Statistically significant and negative associations (p<0.05) were observed between well density/proximity and radon concentrations. For example, an increase of one well within 10 km was associated with a modest decrease of 0.1% (95% CI: 0.05; 0.20) in radon concentrations. We observed no positive association between well density/proximity measurements and radon concentrations. The negative associations were primarily influenced by radon measurements made in 1992, when oil and gas development used very little hydraulic fracturing. Additional studies with more measurements, information on dwelling type, and phase of oil and gas operations could allow a more precise and powerful analysis.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».