Long-range fine particulate matter from the 2002 Quebec forest fires and daily mortality in Greater Boston and New York City
Notice bibliographique
Résumé
During July 2002, forest fires in Quebec, Canada, blanketed the US East Coast with a plume of wood smoke. This “natural experiment” exposed large populations in northeastern US cities to significantly elevated concentrations of fine particulate matter (PM 2.5 ), providing a unique opportunity to test the association between daily mortality and ambient PM 2.5 levels that are uncorrelated with societal activity rhythms. We obtained PM 2.5 measurement data and mortality data for a 4-week period in July 2002 for the Greater Boston metropolitan area (which has a population of over 1.7 million people) and New York City (which has a population of over 8 million people). Daily average PM 2.5 concentrations were markedly increased for 3 days over this period, reaching as high as 63 μg/m 3 for Greater Boston and 86 μg/m 3 for New York City from background ambient levels of 4–48 μg/m 3 in the non-smoke days. We examined temporal patterns of natural-cause deaths and 24-h ambient PM 2.5 concentrations in July 2002 and did not observe any discernible increase in daily mortality subsequent to the dramatic elevation in ambient PM 2.5 levels. Comparison to mortality rates over the same time periods in 2001 and 2003 showed no evidence of impact. Results from Poisson regression analyses suggest that 24-h ambient PM 2.5 concentrations were not associated with daily mortality. In conclusion, substantial short-term elevation in PM 2.5 concentrations from forest fire smoke were not followed by increased daily mortality in Greater Boston or New York City.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».