論文の概要: Prioritizing municipal lead mitigation projects as a relaxed knapsack
optimization: a method and case study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09372v3
- Date: Sat, 11 Jun 2022 12:42:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 02:29:15.250837
- Title: Prioritizing municipal lead mitigation projects as a relaxed knapsack
optimization: a method and case study
- Title（参考訳）: 緩和クナップサック最適化としての都市鉛対策事業の優先順位付け--方法と事例研究
- Authors: Isaac Slavitt
- Abstract要約: 本稿では, 市町村のデータセットの清掃と合成により, 子どもの健康影響を小包レベルで推定する簡単なプロセスについて述べる。
ジオコーディングをコアレコードリンク機構として使用することにより、パーセルレベルの毒性データを学校入学記録と組み合わせることができる。
推定露光年の調和度はパーセルレベルで記述され、プロジェクトレベルに集約され、世界規模で最小化される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Lead pipe remediation budgets are limited and ought to maximize public health
impact. This goal implies a non-trivial optimization problem; lead service
lines connect water mains to individual houses, but any realistic replacement
strategy must batch replacements at a larger scale. Additionally, planners
typically lack a principled method for comparing the relative public health
value of potential interventions and often plan projects based on non-health
factors. This paper describes a simple process for estimating child health
impact at a parcel level by cleaning and synthesizing municipal datasets that
are commonly available but seldom joined due to data quality issues. Using
geocoding as the core record linkage mechanism, parcel-level toxicity data can
be combined with school enrollment records to indicate where young children and
lead lines coexist. A harm metric of estimated exposure-years is described at
the parcel level, which can then be aggregated to the project level and
minimized globally by posing project selection as a 0/1 knapsack problem.
Simplifying further for use by non-experts, the implied linear programming
relaxation is solved intuitively with the greedy algorithm; ordering projects
by benefit cost ratio produces a priority list which planners can then consider
holistically alongside harder to quantify factors. A case study demonstrates
the successful application of this framework to a small U.S. city's existing
data to prioritize federal infrastructure funding. While this paper focuses on
lead in drinking water, the approach readily generalizes to other sources of
residential toxicity with disproportionate impact on children.
- Abstract（参考訳）: 鉛管修復予算は限られており、公衆衛生への影響を最大化する必要がある。
リードサービスラインは、ウォーターメインと個々のハウスを接続しますが、現実的な代替戦略は、より大規模なリプレースをバッチ化する必要があります。
さらに、プランナーは一般的に潜在的な介入の相対的な公衆衛生価値を比較するための原則的な方法が欠如しており、しばしば非健康要因に基づいた計画を立案する。
本稿では,一般利用可能だがデータ品質の問題による結合がほとんどない自治体のデータセットをクリーニングし,合成することにより,子どもの健康への影響を小包レベルで推定する簡易なプロセスについて述べる。
ジオコーディングをコアレコードリンク機構として使用することにより、小学レベルの毒性データを学校入学記録と組み合わせることで、幼児と指導線が共存する場所を示すことができる。
推定被曝年数のハーモメトリックをパーセルレベルで記述し,0/1クナップサック問題としてプロジェクト選択を行うことで,プロジェクトレベルに集約し,世界規模で最小化することができる。
非専門家によるさらなる使用を単純化し、暗黙のアルゴリズムで命令された線形プログラミング緩和を直感的に解き、利益コスト比でプロジェクトを発注すると優先順位リストが作成され、プランナーは因子の定量化が困難になる。
ケーススタディは、連邦政府のインフラ予算を優先するために、小さな都市の既存のデータにこの枠組みをうまく適用することを示しています。
本論文は飲料水の鉛を主眼とするが, 児童への不均等な影響を伴って, 他の住宅毒性源にも容易に一般化できる。
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