Erratum: Economic analysis of health effects from forest fires
Notice bibliographique
Résumé
A computational error has been discovered in the way that threshold levels were incorporated in the calculation of the health impacts and the associated calculation of conservative levels of health and monetary impacts.This resulted in an overestimate of the effects; the corrected effects are approximately 25% of the original estimates.Table 3 presents the results with the correct incorporation of the 30 mg/m 3 threshold (no health effects below this level) and is the set of mean estimates from the simulation with only acute (particularly minimum mortality risk) levels of health impacts and the distribution of monetary value estimates as described in the paper.The range of these estimates for the monitoring station results are ($5.1 million 10th percentile) to ($1.7 million 90th percentile), while the range for the smoke dispersion models are ($3.8 million 10th percentile) to ($1.2 million 90th perecentile).These values represent the most conservative estimates on thresholds and health risks.In comparison, if a typical ambient baseline level of PM 2.5 of 12 mg/m 3 were used in the calculation, then total impacts would be estimated at $4 421 703 for the smoke dispersion model and $5 064 438 for the monitoring station model.The results place the impact of air quality changes at approximately the same level as the lost homes and buildings and damages to bridges (Table 4 in the paper), but much lower than the loss in timber supply.Qualitatively, the conclusion that air quality impacts can be potentially significant as a portion of impacts from fire remains.The authors express regret for any inconvenience caused by this error and apologize for any difficulties this has caused.The first two authors accept full responsibility for the error.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,018 |
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 ».