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Enregistrement W4411740126 · doi:10.1002/asl.1306

Origin of Smoke in the Record‐Breaking Air‐Pollution Event in New York, June 2023

2025· article· en· W4411740126 sur OpenAlexaboutno aff
Leehi Magaritz‐Ronen, Yotam Menachem, Alina Shafir, Sagi Maor, Shira Raveh‐Rubin

Notice bibliographique

RevueAtmospheric Science Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHelen Kimmel Center for Planetary Sciences, Weizmann Institute of ScienceWeizmann Institute of ScienceEuropean Commission
Mots-clésSmokeEnvironmental scienceEvent (particle physics)MeteorologyPollutionClimatologyGeographyGeologyEcologyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT During the fire season of 2023, extreme continuous wildfires in Canada exported smoke to distant areas. On June 6–8, record‐breaking smoke concentrations impacted human health and the environment in New York City (NYC) and its surroundings. In this work, for the first time, we incorporate Lagrangian airmass trajectories with Copernicus Atmospheric Monitoring Service (CAMS) forecasts to trace back the origin of the smoke in NYC and identify the weather systems governing its transport. We locate the main smoke plume which originated from fires in Quebec. The smoke traveled at a height of about 500 hPa southward and descended slantwise to NYC behind a deep cyclone over the east coast. A second peak in smoke concentration in NYC emerged by air that circulated around the cyclone back to the city, collecting smoke again from the fires in Quebec. Smoke from the major fires in western Canada did not contribute significantly to the NYC event but was transported at tropopause level toward Europe. The findings highlight the critical role of synoptic‐scale systems in the transport of wildfire smoke.

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)0,000
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 enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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