An Evaluation of the British Columbia Asthma Monitoring System (BCAMS) and PM2.5 Exposure Metrics during the 2014 Forest Fire Season
Notice bibliographique
Résumé
The British Columbia Asthma Monitoring System (BCAMS) tracks forest fire smoke exposure and asthma-related health outcomes, identifying excursions beyond expected daily counts. Weekly reports during the wildfire season support public health and emergency management decision-making. We evaluated BCAMS by identifying excursions for asthma-related physician visits and dispensations of the reliever medication salbutamol sulfate and examining their corresponding smoke exposures. A disease outbreak detection algorithm identified excursions from 1 July to 31 August 2014. Measured, modeled, and forecasted concentrations of fine particulate matter (PM2.5) were used to assess exposure. We assigned PM2.5 levels to excursions by choosing the highest value within a seven day window centred on the excursion day. Smoky days were defined as those with PM2.5 levels ≥ 25 µg/m3. Most excursions (57%-71%) were assigned measured or modeled PM2.5 concentrations of 10 µg/m3 or higher. Of the smoky days, 55.8% and 69.8% were associated with at least one excursion for physician visits and salbutamol dispensations, respectively. BCAMS alerted most often when measures of smoke exposure were relatively high. Better performance might be realized by combining asthma-related outcome metrics in a bivariate model.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».