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Enregistrement W4224264539 · doi:10.1038/s41467-022-29623-8

New seasonal pattern of pollution emerges from changing North American wildfires

2022· article· en· W4224264539 sur OpenAlexfundno aff
Rebecca R. Buchholz, Mijeong Park, H. M. Worden, Wenfu Tang, D. P. Edwards, Benjamin Gaubert, M. N. Deeter, Thomas P. Sullivan, Muye Ru, Mian Chin, R. C. Levy, Bo Zheng, Sheryl Magzamen

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Aeronautics and Space AdministrationCanadian Space AgencyNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésPollutionEnvironmental scienceGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rising emissions from wildfires over recent decades in the Pacific Northwest are known to counteract the reductions in human-produced aerosol pollution over North America. Since amplified Pacific Northwest wildfires are predicted under accelerating climate change, it is essential to understand both local and transported contributions to air pollution in North America. Here, we find corresponding increases for carbon monoxide emitted from the Pacific Northwest wildfires and observe significant impacts on both local and down-wind air pollution. Between 2002 and 2018, the Pacific Northwest atmospheric carbon monoxide abundance increased in August, while other months showed decreasing carbon monoxide, so modifying the seasonal pattern. These seasonal pattern changes extend over large regions of North America, to the Central USA and Northeast North America regions, indicating that transported wildfire pollution could potentially impact the health of millions of people.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations68
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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