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Enregistrement W7117129287 · doi:10.22541/essoar.176659474.46970399/v1

The Impact of Regional and Global Aerosol Changes on African Air Quality and Mortality: Feedbacks on Dust Emissions

2025· article· W7117129287 sur OpenAlexaff
Joe Adabouk Amooli, Ron L. Miller, Kostas Tsigaridis, Sourangsu Chowdhury, yanda zhang, Catherine Toolan, Senour Ahmadi, Robert James Allen, Maxwell T. Elling, Annica M. L. Ekman, Luke Fraser-Leach, Paul T. Griffiths, James Keeble, Tsuyoshi Koshiro, Paul J. Kushner, Anna Lewinschal, Marianne Tronstad Lund, Molly Macrae, Risto Makkonen, Joonas Merikanto, Larissa Nazarenko, Pierre Nabat, DECLAN O'DONNELL, Naga Oshima, Geeta Persad, Steven Trevor Rumbold, Knut von Salzen, B. H. Samset, Neil C. Swart, Toshihiko Takemura, Laura J. Wilcox, Daniel M. Westervelt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLamont-Doherty Earth Observatory, Columbia UniversityOffice of International Science and EngineeringMinistry of Land, Infrastructure, Transport and TourismCenter for Advanced Study, University of Illinois at Urbana-ChampaignEuropean CommissionVetenskapsrådetNational Science FoundationUniversity of ReadingGoddard Space Flight CenterNational Aeronautics and Space AdministrationEnvironmental Restoration and Conservation AgencyNorges Forskningsråd
Mots-clésAerosolParticulatesAir quality indexAir pollutionQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Future declines in anthropogenic aerosols will reduce fine particulate matter (PM2.5) concentrations; however, meteorological feedbacks alter dust emissions, offsetting or amplifying air quality gains. We use Regional Aerosol Model Intercomparison Project (RAMIP) simulations to assess African climate and air quality responses to regional and global anthropogenic precursor and aerosol emission perturbations, including meteorological feedbacks on dust emissions. By 2050, African and global anthropogenic emissions reductions yield the largest annual continent-average PM2.5 decrease (5% and 7%, respectively). Anthropogenic emissions reductions in the U.S. and Europe also lower PM2.5 by 2 %, due to teleconnections of Northern Hemisphere warming influencing the ITCZ intensity and location, and long-range transport of European aerosols. We find substantial inter-model variability in the magnitude and spatial distribution of dust emissions, dust PM2.5, and total PM2.5, reflecting differences in meteorological responses to the emissions reductions and dust emission parameterizations. Regression analysis using GISS-E2-1-G shows that meteorological responses explain 90 % of dust emissions variability across regions. Anthropogenic aerosol-driven climate feedbacks on dust accounts for up to 70 % of total PM2.5 changes in the Sahara and Namib deserts, while offsetting up to 20 % of anthropogenic PM2.5 reductions in Western and Eastern Africa. In 2050, under simulated global and Africa-wide anthropogenic aerosol reductions, 55,000 and 49,000 PM2.5-related deaths are avoided in Africa, with dust PM2.5 contributing 4.7 % and offsetting 1.3 %, respectively. These findings indicate that the climate impact of anthropogenic aerosol reductions offsets some of the direct air quality benefits.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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