Environmental Drivers and Health Impacts of Drought-Induced Poor Air Quality in Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
As greenhouse gas emissions increase worldwide, warmer and drier conditions as well as drought frequency and events such as dust storms and wildfires are expected to increase in Saskatchewan, reducing air quality. The predicted increase in drought conditions (dust and wildfire smoke) and exposures to poor air quality warrants research on the environmental variables that drive drought-induced poor air quality and the impacts of drought on human health in the Canadian context. There is an increasing need for research that focuses on regional-scale climate uncertainties and associated impacts on human health. The study looks to (1) understand the weather conditions that exacerbate air quality as a result of drought to better inform early warning systems and to (2) identify relationships between health impacts and weather conditions associated with droughts to inform public health policy and practice. This study assessed meteorological variables related to droughts as well as human health outcomes over 8 years (2015-2022). It uses a coupled human and environment approach to assess meteorological drivers of drought-induced poor air quality on health. Environmental data include fine particulate matter, nitrogen dioxide, ground level ozone, temperature, specific humidity, and wind speed. Health data include aggregates of health outcomes including stress and mental health, respiratory health, and cardiovascular health. The outcomes of this study are to examine specific weather conditions that exacerbate drought, and therefore air quality, to better inform early warning systems and to identify impacts on health aggregates in Saskatchewan health regions to better inform policy and practice during periods of drought-induced poor air quality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».