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Enregistrement W4322004749 · doi:10.5194/egusphere-egu23-9361

Investigating Emergency Room Visits for Cardiorespiratory Diseases in Alberta and Ontario, Canada in Relation to Wildfires

2023· preprint· en· W4322004749 sur OpenAlexaffabout
Victoria Flood, Kimberly Strong, Rebecca R. Buchholz, Sheryl Magzamen, Grace Kuiper

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceSmokeAir quality indexModerate-resolution imaging spectroradiometerAir pollutionPollutionMeteorologyClimatologyAtmospheric sciencesSatelliteGeographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon monoxide (CO) is released during biomass burning events, resulting in decreased air quality and leading to the formation of climate forcing pollutants. An increase in wildfires has resulted in a change to the CO seasonal cycle of the North American Pacific Northwest, when comparing 2012-2018 to 2002-2011. This trend was reported using data from the Measurements of Pollution in the Troposphere (MOPITT) instrument on NASA’s Terra satellite. Similarly, an increase in summertime CO values was identified with the Fourier Transform Infrared (FTIR) spectrometer at the University of Toronto Atmospheric Observatory (TAO), over the same time period. Studies have shown correlations between wildfire smoke exposure and healthcare utilization for cardiovascular and respiratory conditions. Monthly counts of Emergency Department admissions for cardiovascular and respiratory diseases for Alberta and Ontario are investigated in relation to wildfire events in Canada and the USA. MOPITT and TAO FTIR CO columns, the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) burned area product, and provincial burned areas from Natural Resources Canada are assessed to estimate wildfire smoke exposure in the study region. This work aims to evaluate if CO can be used as a complementary tracer for health impacts from wildfire smoke exposure.

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)0,000
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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