The risks to human health of air toxics, PM2.5, and ozone from the 2023 Canadian wildfires
Notice bibliographique
Résumé
The 2023 Canadian wildfires resulted in substantial emissions to air. In this work, we used predicted concentrations of hazardous air pollutants (HAPs), fine particulate matter (PM2.5), and ozone across the U.S. and Canada to estimate the potential impacts of 2023 Canadian wildfire smoke on human health. HAPs from Canadian wildfires were estimated to increase lifetime population-weighted cancer inhalation risk by 1-in-1 million and noncancer risk by a hazard index (HI) of 0.05 across the domain. The additional risk from HAPs in smoke was predicted to be above a cancer risk of 100-in-1 million for 1,300 people and a HI of 1.0 for 110,000 people, all in Canada. In addition, 360,000 people in Canada were predicted to experience an increase in annual-mean PM2.5 of at least 5 micrograms per m3. Nearly 63 million people, 76% of which were in the U.S., were predicted to experience an increase in seasonal maximum daily 8-hour average ozone greater than 1 ppb. In Canada, ozone and PM2.5 associated with the 2023 fires were estimated to result in over 3x more attributable deaths per year than wildfire smoke in years 2013 through 2018.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».