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Enregistrement W4307894998 · doi:10.1038/s41612-022-00306-x

Health and environmental consequences of crop residue burning correlated with increasing crop yields midst India’s Green Revolution

2022· article· en· W4307894998 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenpj Climate and Atmospheric Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCrop residueCropEnvironmental scienceResidue (chemistry)PyreneAgricultureEnvironmental pollutionToxicologyAgronomyEnvironmental protectionBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Green Revolution (GR) enhances crop yields significantly that contributes greatly to the social and economic development of many less developed countries. However, the increasing crop yields might rise crop residue biomass burning, leading to adverse environmental and health consequences. We assess the impact of crop residue burning associated with the GR-induced growing crop yields on benzo[a]pyrene (BaP) pollution, a congener of polycyclic aromatic hydrocarbons with strong carcinogenicity. We find a significant increasing trend of BaP emission and contamination from crop residue biomass burning from the mid-1960s to 2010s in India, coinciding with the growing crop yields occurring during the GR. Our results reveal that agricultural BaP emission driven lifetime lung cancer risk (ILCR) in India increased 2.6 times from the onset of GR in the mid-1960s to 2014 and the 57% population in India was exposed to the BaP level higher than the India national standard (1 ng m −3 ). We show that the reduction of open crop residue burning during the rice and wheat residue burning period would be a very effective measure to reduce BaP environmental contamination and health risk.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
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