Within-city spatial variations in ultrafine particles and adverse health outcomes in Montreal and Toronto, Canada
Bibliographic record
Abstract
Les plus petites particules présentes dans la pollution atmosphérique sont appelées particules ultrafines (PUF ; diamètre des particules < 0,1 µm) et peuvent être particulièrement toxiques en raison de leur taille extrêmement petite. Le but de cette thèse est d'étudier les associations entre l'exposition à long terme aux PUF atmosphériques et les effets néfastes sur la santé dans une population Cannadienne.Dans le cadre de l'objectif 1, nous avons mené des campagnes de surveillance mobile d'un an à Montréal et à Toronto, au Canada, et nous avons développé des modèles additifs généralisés basés sur les paramètres d'utilisation des terres ainsi que des modèles de réseaux neuronaux convolutifs profonds formés sur des images satellite. À l’aide des prédictions de ces modèles, nous avons développé des modèles combinés pour estimer les variations spatiales au sein de la ville des concentrations atmosphériques moyennes annuelles de PUF et de la taille moyenne des PUFs. Les valeurs R2 des modèles combinés de Toronto étaient respectivement de 0,73 et 0,55 pour les modèles de concentrations de PUF et les modèles de taille moyenne des PUF. Les valeurs R2 des modèles combinés de Montréal étaient respectivement de 0,60 et 0,49 pour les modèles de concentration de PUF et les modèles de taille moyenne des PUF.Dans l’Objectif 2, les estimations de l’exposition à la pollution atmosphérique ont été liées aux adresses résidentielles d'une vaste cohorte basée sur la population suivie de 2001 à 2016. Les associations entre l’exposition à long terme aux PUF atmosphériques et la mortalité non accidentelle ainsi que la mortalité par cause ont été estimées à l’aide de modèles à risques proportionnels de Cox. Dans la cohorte, une augmentation de 10 000 particules/cm3 de l'exposition à long terme aux PUF atmosphérique était associée à un risque accru de mortalité non accidentelle (risque instantané relatif = 1,073, intervalle de confiance à 95 % = 1,061, 1,085) et était également associée à toutes les causes : résultat de mortalité spécifique examiné, l'association la plus forte étant la mortalité respiratoire (risque instantané relatif = 1,174, intervalle de confiance à 95 % = 1,130, 1,220). Nous avons observé une confusion potentielle en fonction de la taille moyenne des PUF, car elles étaient positivement associées à la mortalité et inversement associées aux concentrations en nombre de PUF. Sans ajustement pour la taille moyenne de PUF, les associations étaient biaisées vers la valeur nulle. Si les associations étaient supposées causales, nous avons estimé l'ampleur du fardeau de mortalité attribuable aux PUF atmosphériques à Montréal et à Toronto, au Canada, à environ 1 100 décès non accidentels supplémentaires chaque année.Dans l’Objectif 3, les estimations de l’exposition à la pollution atmosphérique ont été liées aux adresses résidentielles d'une vaste cohorte basée sur la population suivie de 2001 à 2016. Les associations entre l’exposition à long terme aux PUF atmosphériques et les tumeurs cérébrales malignes ont été estimées à l’aide de modèles à risques proportionnels de Cox. Les résultats suggèrent une association (risque instantané relatif = 1,105 pour 10 000 particules/cm3, intervalle de confiance à 95 % = 0,986, 1,240) et les résultats étaient robustes à l'application d'autres modèles d'exposition. Nous avons observé une confusion potentielle en fonction de la taille moyenne des PUF, car elles étaient positivement associée aux tumeurs cérébrales malignes incidentes et inversement associée à la concentration en nombre PUF.Dans l’ensemble, ces résultats suggèrent que les expositions à long terme aux PUF atmosphériques sont associées à des effets néfastes sur la santé et que des études antérieures pourraient avoir sous-estimé ces associations. Il existe un grand potentiel d'interventions réglementaires pour améliorer la santé de la population en ciblant ces polluants atmosphériques
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".