Patterns and trends of heat and wildfire smoke indicators across rural–urban and social vulnerability gradients in Idaho
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change poses a grave threat to human health with disparate impacts across society. While populations with high social vulnerability generally bear a larger burden of exposure to and impact from environmental hazards; such patterns and trends are less explored at the confluence of social vulnerability and rural–urban gradients. We show that in rural regions in Idaho, low vulnerability populations had both the highest long-term average and the highest increase rate of exposure to heatwaves from 2002–2020, coincident with a higher population density in low—as compared to high—vulnerability rural census tracts. In urban areas, however, high vulnerability populations accounted for the highest long-term average and increase rate of heatwave exposure; they also accounted for highest population density. Contrary to regional warming trends, population-weighted maximum summer land surface temperature (LST-Max) showed a negative trend across Idaho in the past two decades coincident with increasing neighborhood greenness. Our results show that increasing population density in southern Idaho with a Mediterranean climate and hot summers is correlated with increasing greenness—associated with development of barren land and growing trees planted in former developments—and declining LST-Max. Furthermore, we show that while ambient air quality in the past two decades improved in southern Idaho—consistent with national trends—it worsened in northern Idaho. Wildfire smoke concentrations also increased across Idaho, with pronounced trends in northern Idaho. Our findings indicate that while climatic extremes continue to increasingly threaten human lives, nature-based solutions—such as neighborhood greening, where allowed by environmental and social factors—can mitigate some of the adverse impacts of climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».