The Distribution of Environmental Risks: Analytical Methods and French Data
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les risques sanitaires liés à l’environnement commencent à être reconnus en France. Le ministère chargé de l’Écologie et du Développement durable estime que 30 000 décès prématurés par an et 7 % à 20 % des cancers seraient liés à des facteurs environnementaux, comme les pollutions de sources diffuses (transports, utilisation de pesticides) et localisées (incinérateurs, décharges, sites industriels). Des inégalités sociales en matière d’exposition aux risques environnementaux ont été observées dans de nombreux pays industrialisés (États-Unis, Canada, Royaume-Uni, Pays-Bas, Allemagne). La question se pose donc aussi pour la France : sommes-nous égaux devant la pollution ou bien les populations les plus démunies sont-elles aussi les plus exposées ? Cet article présente un état des savoirs méthodologiques et analytiques sur la distribution sociale des risques environnementaux afin d’alimenter la recherche sur ce sujet en France.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it