Aged and Obscured Wildfire Smoke Associated with Downwind Health Risks
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.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Fine-mode particulate matter (PM 2.5 ) is a highly detrimental air pollutant, regulated without regard for chemical composition and a chief component of wildfire smoke. As wildfire activity increases with climate change, its growing continental influence necessitates multidisciplinary research to examine smoke’s evolving chemical composition far downwind and connect chemical composition-based source apportionment to potential health effects. Leveraging advanced real-time speciated PM 2.5 measurements, including an aerosol chemical speciation monitor in conjunction with source apportionment and health risk assessments, we quantified the stark pollution enhancements during peak Canadian wildfire smoke transport to New York City over June 6–9, 2023. Interestingly, we also observed lower-intensity, but frequent, multiday wildfire smoke episodes during May–June 2023, which risk exposure misclassification as generic aged organic PM 2.5 via aerosol mass spectrometry given its extensive chemical transformations during 1 to 6+ days of transport. Total smoke-related organic PM 2.5 showed significant associations with asthma exacerbations, and estimates of in-lung oxidative stress were enhanced with chemical aging, collectively demonstrating elevated health risks with increasingly frequent smoke episodes. These results show that avoiding underestimated aged biomass burning PM 2.5 contributions, especially outside of peak episodes, necessitates real-time chemically resolved PM 2.5 monitoring to enable next-generation health studies, models, and policy under far-reaching wildfire impacts in the 21st century.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle