Educating families about the impacts of wildfire smoke on children’s health: opportunities for healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
A dramatic wildfire smoke season emerged in 2023.Chilean wildfire smoke blanketed communities across Chile and Argentina in February.In June, smoke covered parts of Scotland following fires in the Highlands while Canadian wildfires caused hazardous air conditions throughout North America.By August, damage from wildfires had broken multiple global records, devastating communities in Hawaii, the Canary Islands and the Mediterranean.The chance of adverse health events from wildfire smoke exposure increased even in populations previously considered less vulnerable.As trusted messengers, healthcare professionals are well positioned to advise parents about potential health consequences of wildfire smoke.Historically, paediatricians have not discussed such climate-related hazards during office visits. 1This absence of counselling may partially reflect paediatricians' selfperceived lack of knowledge about how to effectively communicate their harms.However, wildfire smoke is a growing global health hazard for children, and parents are increasingly turning to paediatricians for advice. 1 2 Children often spend more time outdoors than adults, breathe faster and take in more air relative to their body weight; their lungs are also still developing and maturing.Their nasal passages filter relatively less air pollution, allowing more particulate matter (PM) to penetrate deeper into their lungs. 2This is problematic because wildfire-smoke PM is more toxic than pollution from other sources (eg, traffic). 3Indeed, scientists continue to
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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 ».