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Enregistrement W3202890225 · doi:10.3389/fpubh.2021.721823

Editorial: Understanding and Communicating Wildland Fire Smoke Risk

2021· editorial· en· W3202890225 sur OpenAlexaff
Gayle S. W. Hagler, Sarah B. Henderson, Sarah McCaffrey, Fay H. Johnston, Susan Stone, Ana G. Rappold, Wayne E. Cascio

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmokePublic healthEnvironmental healthMedicinePolitical scienceGeographyMeteorologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, smoke from landscape fires-including wildland fire (encompassing wildfires and prescribed fires), agricultural burning, tropical deforestation fires, peat fires, and grass fires-is estimated to cause 339,000 deaths annually (1).Epidemiological, clinical, animal, and cellular studies support a positive association between short-term exposure to wildland fire smoke and premature death and respiratory disease, namely exacerbation of asthma, bronchitis, and pneumonia (2-4).Emerging data suggest that exposure to wildland fire smoke also increases the risk of clinical cardiovascular events, such as myocardial infarction, heart rhythm disturbances, stroke, out-of-hospital cardiac arrest, and acute heart failure (3, 5, 6).In addition, the potential for exposure to wildfire smoke during pregnancy to affect birth weight and prematurity is under exploration [(4, 7, 8) and references therein].Quantifying the economic costs of wildfire smoke exposure, in the United States (US), the direct burden has been estimated to be more than $11 billion US dollars per year for short-term exposures and more than $76 billion per year for long-term exposures (9).Similar impacts have been estimated in Canada (10) and Australia (11).The indirect economic burden is likely much higher.Wildfire smoke exposure risk is expected to increase in the future (12).Abatzoglou and Williams (13) determined that anthropogenic climate change and its effects on fuel aridity contributed to nearly a doubling of forest fire area in the western US over 1984-2015.On a global scale, scientists predict that climate change will result in "longer, hotter, and drier fire seasons" that increase the risk of severe wildfires and associated health impacts, including those from smoke exposure (14).Given the increasing public health threat of wildland fire smoke, environmental health scientists are challenged to define at-risk populations and provide data and tools to support health protective information and decisions.Public health and healthcare professionals rely on these scientific advances to communicate about risk and risk reduction strategies.Predicting wildland fire smoke exposure is critical to risk reduction, and this must occur in concert with communication about health protective resources.For example, the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic was a critical co-occurring public health risk during the 2020 and 2021 wildfire seasons (15, 16).Considering wildfire smoke and SARS-CoV-2 together, specialized guidance was required to communicate the interplay between these two risks (e.g., https://www.cdc.gov/coronavirus

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0180,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,026

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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