Hydraulic fracturing is a novel technological development that has pushed the extraction of energy resources forward. As technology improves and world oil and gas markets shift, more shale formations are being uncovered, and new drilling activities are seen as economically viable. I examine the ways in which residents perceive environmental and health risks of hydraulic fracturing in the Eagle Ford Shale region of Texas, and how these perceptions differ depending on social position and where the resident is receiving their information. To understand how residents perceive the environmental and health risks associated with the Eagle Ford Shale oil and gas boom, or if these perceptions differ by social status and information sources, I conducted a qualitative analysis of key informant and focus group interview data, coding for major themes found in interview transcripts. I found that groups in lower social positions had increased concern regarding environmental and health risk perceptions than those in higher social positions. Additionally, respondents in lower social positions discussed all environmental and health risk perceptions with a relatively higher breadth and depth than those in higher social positions. Regarding information sources, those in higher social positions tend to receive more of their information on hydraulic fracturing from government officials and industry. Those in lower social positions receive more information from interpersonal networks, although they generally discussed a general lack of information concerning oil and gas development. These findings contribute to a relatively small field of growing research on resident perceptions in a hydraulic fracturing context. This research also brings attention to rural populations who are being uniquely impacted by hydraulic fracturing and provides insight into a region, the Eagle Ford Shale, where there is a need for more scholarly research.

Northeastern British Columbia (Canada) is a region of oil and gas exploitation. Oil and gas extraction activities can emit contaminants, including radon, but studies on indoor air contaminants in regions of oil and gas exploitation are scarce. This study aimed to evaluate the association between the density/proximity of oil and gas wells and indoor air radon concentrations in Northeastern British Columbia. Data from the British Columbia Radon Data Repository (BCRDR) and the Exposures in the Peace River Valley study (EXPERIVA) were used, with 497 radon measurements taken from dwellings between 1992 and 2019. Within different buffer zones around each dwelling (2.5, 5 and 10 km), well density was calculated and an exposure metric, Inverse Distance Weighting (IDW), of both well density and proximity was derived. Linear regression models were used to evaluate the associations between well density and IDW and indoor air radon concentrations while adjusting for the floor where measurement was taken. A higher radon concentration was measured in basements than upper floors. Statistically significant and negative associations (p<0.05) were observed between well density/proximity and radon concentrations. For example, an increase of one well within 10 km was associated with a modest decrease of 0.1% (95% CI: 0.05; 0.20) in radon concentrations. We observed no positive association between well density/proximity measurements and radon concentrations. The negative associations were primarily influenced by radon measurements made in 1992, when oil and gas development used very little hydraulic fracturing. Additional studies with more measurements, information on dwelling type, and phase of oil and gas operations could allow a more precise and powerful analysis. / L’exploitation gazière et pétrolière, parfois associée à de la fracturation hydraulique, peut entraîner l’émission de contaminants comme le radon dans les régions présentant des puits d’exploitation. L’objectif de cette étude était d’évaluer l’association entre la densité/proximité des puits de gaz et de pétrole et les concentrations de radon dans l’air intérieur des résidences du Nord-Est de la Colombie-Britannique. Une base de données comprenant 497 concentrations de radon mesurées dans des résidences de cette région a été utilisée. Cette base de données contenait plusieurs études de mesure du radon réalisées entre 1992 et 2019, dont des données de l’étude EXPERIVA et un regroupement de données (British Columbia Radon Data Repository) réalisé par le British Columbia Centre for Disease Control. En matière d’exposition, une approche par pondération de la distance inverse (appelée Inverse Distance Weighting, ou IDW), et le nombre des puits furent calculés dans trois périmètres autour des habitations (2.5, 5 et 10 km), permettant d’estimer pour chaque habitation l’importance de l’exposition aux puits d’exploitation (par leur proximité et la densité des puits). L’analyse de l’association entre les IDW ou le nombre de puits, et la concentration de radon a été faite par analyse de régression linéaire multiple, ajustée pour l’étage de la résidence auquel la mesure fut réalisée (sous-sol ou autre étage). Une plus grande concentration de radon a été mesurée dans les sous-sols qu’aux étages supérieurs. Des associations statistiquement significatives et négatives (p<0.05) ont été observées entre la densité/proximité des puits et les concentrations de radon. Cela a mis en avant que, dans l’échantillon, les régions présentant des densités de puits plus hautes étaient associées avec une concentration de radon plus faible, avec une différence de concentration de radon de 0.1% par puits additionnel dans un rayon de 10 km (I.C. 95% : 0.05 ; 0.20). Nous n’avons observé aucune association positive entre les mesures de densité/proximité des puits et les concentrations de radon. Les associations négatives retrouvées étaient principalement influencées par les mesures de radon réalisées en 1992, période durant laquelle l’exploitation gazière et pétrolière n’utilisait que très peu la fracturation hydraulique . Ainsi, il serait intéressant d’approfondir ce travail, en incluant un échantillon plus large et comprenant plus de données en milieu rural. Aussi, l’inclusion de covariables additionnelles pourrait mieux contrôler la contribution potentielle d’autres facteurs (p. ex. âge et état du bâtiment, type d’isolation et de ventilation, phase de l’exploitation gazière ou pétrolière lors de la mesure radon).

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