Skin Cancer Risks Avoided by the Montreal Protocol—Worldwide Modeling Integrating Coupled Climate‐Chemistry Models with a Risk Model for <scp>UV</scp>
Notice bibliographique
Résumé
The assessment model for ultraviolet radiation and risk "AMOUR" is applied to output from two chemistry-climate models (CCMs). Results from the UK Chemistry and Aerosols CCM are used to quantify the worldwide skin cancer risk avoided by the Montreal Protocol and its amendments: by the year 2030, two million cases of skin cancer have been prevented yearly, which is 14% fewer skin cancer cases per year. In the "World Avoided," excess skin cancer incidence will continue to grow dramatically after 2030. Results from the CCM E39C-A are used to estimate skin cancer risk that had already been inevitably committed once ozone depletion was recognized: excess incidence will peak mid 21st century and then recover or even super-recover at the end of the century. When compared with a "No Depletion" scenario, with ozone undepleted and cloud characteristics as in the 1960s throughout, excess incidence (extra yearly cases skin cancer per million people) of the "Full Compliance with Montreal Protocol" scenario is in the ranges: New Zealand: 100-150, Congo: -10-0, Patagonia: 20-50, Western Europe: 30-40, China: 90-120, South-West USA: 80-110, Mediterranean: 90-100 and North-East Australia: 170-200. This is up to 4% of total local incidence in the Full Compliance scenario in the peak year.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».