Synergie entre la pollution anthropique et biologique et impacts sur la santé respiratoire au Québec durant le printemps
Bibliographic record
Abstract
Les pollutions anthropique et biologique ont toutes les deux un impact négatif sur la santé humaine. L’analyse de deux métriques (fédérale et provinciale) basées sur des indices de qualité de l’air couramment utilisés dans la province de Québec (Canada) montre un lien statistique significatif avec un indicateur de santé respiratoire évalué pour différentes régions de la province. Mais lorsqu’elle est combinée avec la pollution biologique au printemps (exprimée par les taux simulés d’émission régionale de pollen de Betula), cette corrélation devient plus élevée : R2 passe alors de valeurs inférieures à 0,5 à environ 0,76 (p < 0,0001). On explique ici cette augmentation par le phénomène de synergie entre la pollution anthropique et le pollen de Betula. Cette synergie est décrite dans la littérature, entre autres, par le concept de polluen (polluant + pollen), une combinaison présentant plus de risque pour la santé respiratoire que la pollution anthropique ou le pollen pris séparément. Les résultats de l’étude présentée ici suggèrent que la synergie entre la pollution anthropique et biologique doit être prise en compte. Ainsi, les indices de qualité de l’air actuels devraient intégrer la notion de pollution biologique pour mieux représenter le risque total pour la santé respiratoire des populations, que ce soit au Canada, en France ou ailleurs.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".