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Enregistrement W1905082510 · doi:10.1071/wf15034

Wildfire smoke and public health risk

2015· article· en· W1905082510 sur OpenAlexaff
Fabienne Reisen, Sandra M. Durán, Mike Flannigan, Catherine Elliott, Karen Rideout

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésSmokeAir quality indexEnvironmental sciencePublic healthClimate changeEnvironmental healthFire regimeHuman healthEnvironmental planningGeographyMediterranean climateVegetation (pathology)MeteorologyEnvironmental resource managementEcologyEcosystemMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildfire activity is predicted to increase with global climate change, resulting in longer fire seasons and larger areas burned. The emissions from fires are highly variable owing to differences in fuel, burning conditions and other external environmental factors. The smoke that is generated can impact human populations spread over vast geographical areas. Wildfire smoke is a complex mixture of pollutants that can undergo physical and chemical transformation processes during transport and can have major impacts on air quality and public health. This review looks at the main features of smoke that should be considered in the assessment of public health risk. It describes the current state of knowledge and discusses how smoke is produced, what factors affect emissions and smoke distribution, and what constituents of smoke are most likely to cause adverse health effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations153
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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