Impacts of the 2023 Canadian Wildfires on the Oxidative Potential of Particulate Matter
Notice bibliographique
Résumé
Particulate matter (PM) from wildfire (WF) smoke is increasingly impacting air quality. However, knowledge about its adverse health effects is limited, particularly regarding its oxidative properties relative to other PM types. In 2023, Canada experienced its worst recorded WF season, with smoke strongly impacting air quality across North America. Here we collected ambient PM samples from two urban (Toronto and Champaign) and one rural (East Trout Lake) sites in North America in 2023 and assessed their oxidative potential (OP; mass-normalized) and burden (OB; volume-normalized) using the dithiothreitol (DTT) assay. Our results indicate that OP of urban WF PM was not greater than non-WF PM. At the rural site, WF PM showed slightly higher OP than background PM, which may be related to a lesser extent of atmospheric aging of WF PM, or low OP of background PM in rural areas. During WF-influenced periods in Toronto, mass fractions of OP-active metals were significantly lower, but there was no significant difference in OP, indicating the importance of nonmetallic components to OP. Across all sites, OB was greater during WF periods, driven by elevated PM concentrations. Our findings suggest that while the OP of WF PM is similar to urban PM, higher PM concentrations during WF episodes can increase exposure to potentially harmful DTT-active species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».