Editorial: Understanding and Communicating Wildland Fire Smoke Risk
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,026 |
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.
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 ».