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Enregistrement W3186617142 · doi:10.5194/acp-21-11201-2021

Secondary organic aerosols from anthropogenic volatile organic compounds contribute substantially to air pollution mortality

2021· article· en· W3186617142 sur OpenAlexafffund
Benjamin A. Nault, Duseong S. Jo, Brian McDonald, Pedro Campuzano‐Jost, Douglas A. Day, Weiwei Hu, Jason C. Schroder, J. D. Allan, D. R. Blake, Manjula R. Canagaratna, Hugh Coe, Matthew M. Coggon, P. F. DeCarlo, Glenn S. Diskin, Rachel E. Dunmore, F. Flocke, Alan Fried, J. B. Gilman, Georgios I. Gkatzelis, Jacqui F. Hamilton, T. F. Hanisco, Patrick L. Hayes, Daven K. Henze, Alma Hodžić, Min Hu, L. Greggory Huey, B. T. Jobson, W. C. Kuster, Alastair C. Lewis, Meng Li, J. Liao, M. Omar Nawaz, I. B. Pollack, Jeff Peischl, Bernhard Rappenglück, Claire E. Reeves, Dirk Richter, J. M. Roberts, Thomas B. Ryerson, Min Shao, Jacob M. Sommers, J. Walega, C. Warneke, P. Weibring, Glenn M. Wolfe, D. E. Young, Bin Yuan, Qiang Zhang, J. A. de Gouw, J. L. Jiménez

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilMedical Research CouncilAlfred P. Sloan FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Centre for Atmospheric ScienceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNational Aeronautics and Space AdministrationNatural Environment Research CouncilU.S. Environmental Protection AgencyNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceAir quality indexAerosolPollutionAir pollutionEnvironmental protectionEnvironmental chemistryAtmospheric sciencesMeteorologyGeographyChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic secondary organic aerosol (ASOA), formed from anthropogenic emissions of organic compounds, constitutes a substantial fraction of the mass of submicron aerosol in populated areas around the world and contributes to poor air quality and premature mortality. However, the precursor sources of ASOA are poorly understood, and there are large uncertainties in the health benefits that might accrue from reducing anthropogenic organic emissions. We show that the production of ASOA in 11 urban areas on three continents is strongly correlated with the reactivity of specific anthropogenic volatile organic compounds. The differences in ASOA production across different cities can be explained by differences in the emissions of aromatics and intermediate- and semi-volatile organic compounds, indicating the importance of controlling these ASOA precursors. With an improved model representation of ASOA driven by the observations, we attribute 340 000 PM 2.5 -related premature deaths per year to ASOA, which is over an order of magnitude higher than prior studies. A sensitivity case with a more recently proposed model for attributing mortality to PM 2.5 (the Global Exposure Mortality Model) results in up to 900 000 deaths. A limitation of this study is the extrapolation from cities with detailed studies and regions where detailed emission inventories are available to other regions where uncertainties in emissions are larger. In addition to further development of institutional air quality management infrastructure, comprehensive air quality campaigns in the countries in South and Central America, Africa, South Asia, and the Middle East are needed for further progress in this area.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations164
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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