Inégalités socioéconomiques et effets cardiovasculaires des expositions aux émissions industrielles au Québec, Canada
Bibliographic record
Abstract
Les populations sont exposées quotidiennement à mélange complexe de polluants de l’air, comme les particules fines, le dioxyde de soufre et le dioxyde d’azote, qui ont été associés à de nombreux effets de santé, notamment d’ordre respiratoire et cardiovasculaire. La répartition des sources émettrices, les caractéristiques du paysage (c.-à-d. le cadre bâti, la topographie) et par conséquent ce mélange et l’exposition des populations varient de manière spatio-temporelle. L’objectif de ce mémoire était de documenter les inégalités sociales d’exposition aux émissions industrielles de polluants de l’air et les effets cardiovasculaires aigus de l’exposition journalière à ces polluants chez des populations vulnérables résidant à proximité de ces sources. Ainsi, à l’aide d’une étude écologique, nous avons analysé les corrélations entre le niveau de défavorisation (quatre indicateurs) de 2189 écoles primaires et secondaires québécoises et leur exposition aux émissions industrielles dans des rayons de 2,5 à 7,5 km. Nos résultats suggèrent des inégalités d’exposition des populations infantiles aux émissions industrielles à l’école, cependant elles n’étaient pas constantes pour les quatre indicateurs. En outre, nous avons analysé, utilisant une étude cas-croisés, le lien entre l’exposition aux polluants industriels estimés à l’aide des émissions et des concentrations de ces polluants, et les décès pour maladies cardiovasculaires chez des personnes âgées résidant dans un rayon de 7,5 km d’une industrie. Aucune association convaincante n’a été notée ; nos résultats étaient très variables ; cela était probablement dû aux limites associées à l’estimation de l’exposition de notre étude. De futures études avec de meilleures estimations d’exposition seront nécessaires pour soutenir ces résultats.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".