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Record W4307533359

Etudes d'impact d'infrastructures routières - volets "air et santé" : état initial et recueil des données

2008· preprint· fr· W4307533359 on OpenAlexaff
R Lagache, Jean-Pierre Vinot, Yves Dantec, Fabienne Marseille

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2008
Typepreprint
Languagefr
FieldEngineering
TopicTransportation and Mobility Innovations
Canadian institutionsCenter for Northern Studies
Fundersnot available
KeywordsComputer scienceMedicineHumanitiesPhysicsPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’étude d’environnement et l’étude d’impact « air et santé » qui lui est associée nécessitent la présentation d’un état initial, base de la connaissance de la réalité du territoire, élément de calage des modèles utilisés et données nécessaires aux diverses méthodologies d’estimation des impacts. Ce guide a pour objectif de recenser les éléments et méthodes nécessaires à la rédaction de ce type de document.L'établissement de l'état initial nécessite à la fois la collecte des données indispensables à la définition de la qualité de l'air avant la réalisation du projet mais aussi le recueil de données permettant d'établir le volet sanitaire de l'étude d'impact rendu obligatoire par l'article 19 de la loi sur l'air et l'utilisation rationnelle de l'énergie et ses décrets et circulaire d'application. La description de l'occupation des sols, la quantification des populations susceptibles d'être impactées et la qualification de leur état sanitaire sont donc souvent nécessaires. Dans un certain nombre de domaines, il s'est avéré difficile d'énoncer des recommandations ou des règles strictes. L'adaptation du projet à son contexte local est à prendre en considération. De même que pour l'étude proprement dite où il y a proportionnalité entre les enjeux et le niveau d'étude, l'état initial nécessite dès le départ une réflexion afin de bien cadrer d'une part les études générales à entreprendre d'autre part les données à collecter. Des moyens très différents pourront être mis en place dès cette étape, aussi bien en terme de mesure de la pollution que de collecte des données d'impact sanitaire.En tout état de cause, la réalisation d'un état initial est une étape cruciale dans la programmation générale de l'étude, tant sur le plan de l'importance de l'acquisition et du traitement des données que sur le plan du délai des études. Il est important dès le début des études de bien dimensionner le travail à mettre en place, les temps de collecte de certaines données, notamment les campagnes de mesure.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.081
Threshold uncertainty score0.162

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.041
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.003
Bibliometrics0.0070.011
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0090.006
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.002

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.269
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2008
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