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Enregistrement W1538098046 · doi:10.1111/cag.12166

Évaluation et cartographie de la vulnérabilité à la chaleur dans l'agglomération de Montréal

2015· article· fr· W1538098046 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Félissa Lareau, Yves Baudouin

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article propose une méthodologie basée sur l'utilisation d'un système d'information géographique (SIG) pour évaluer la vulnérabilité des populations urbaines aux épisodes de chaleur extrême dans le contexte des changements climatiques. L'objectif est de produire une méthode d'évaluation simple et reproductible capable de croiser des facteurs sociaux et physiques afin d'identifier et de cartographier les secteurs les plus vulnérables en prenant comme étude de cas l'île de Montréal. Nous pouvons dégager trois éléments fondamentaux de la vulnérabilité thermique dans la littérature : l'exposition, la sensibilité et la capacité d'adaptation des populations. Les variables choisies pour évaluer la vulnérabilité thermique sont : 1) la présence d'îlots de chaleur urbains calculée à partir d'une image satellitaire pour représenter l'exposition; 2) la proportion de personnes âgées de 65 ans et plus vivant seules pour la sensibilité et 3) l'indice de défavorisation matérielle et sociale développé par Raymond et Pampalon pour exprimer la capacité d'adaptation. La cartographie résultante aide à hausser la résilience des municipalités en facilitant les interventions en cas de sinistre et en ouvrant la voie à l'implantation d'actions de prévention ciblées et efficaces. Cette étude constitue une avancée dans l'exploration des possibilités des SIG pour l'analyse environnementale. This article proposes a methodology based on the use of a geographic information system (GIS) to evaluate the vulnerability of urban populations to episodes of extreme heat in a context of climate change. The goal is to produce a simple and reproducible evaluation method, incorporating social and physical factors, to identify and map areas that are most at risk using the island of Montreal as a case study. We have identified three fundamental elements of thermal vulnerability from the literature: exposure, sensitivity and the populations' ability to adapt. The variables we selected to evaluate thermal vulnerability were: 1) the presence of urban heat islands calculated from satellite imaging to represent exposure; 2) the proportion of people aged 65 and over who live alone for the purposes of sensitivity; and 3) the material and social deprivation index established by Raymond and Pampalon to express adaptability. The resulting map helps to improve the resilience of municipalities by facilitating action in the event of an extreme heat incident and by creating a new means to implement targeted and efficient measures of prevention. This study is a major advance in the exploration of possibilities offered by GIS for environmental analysis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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