Human Health Risk Assessment due to Global Warming – A Case Study of the Gulf Countries
Notice bibliographique
Résumé
Accelerated global warming is predicted by the Intergovernmental Panel on Climatic Change (IPCC) due to increasing anthropogenic greenhouse gas emissions. The climate changes are anticipated to have a long-term impact on human health, marine and terrestrial ecosystems, water resources and vegetation. Due to rising sea levels, low lying coastal regions will be flooded, farmlands will be threatened and scarcity of fresh water resources will be aggravated. This will in turn cause increased human suffering in different parts of the world. Spread of disease vectors will contribute towards high mortality, along with the heat related deaths. Arid and hot climatic regions will face devastating effects risking survival of the fragile plant species, wild animals, and other desert ecosystems. The paper presents future changes in temperature, precipitation and humidity and their direct and indirect potential impacts on human health in the coastal regions of the Gulf countries including Yemen, Oman, United Arab Emirates, Qatar, and Bahrain. The analysis is based on the long-term changes in the values of temperature, precipitation and humidity as predicted by the global climatic simulation models under different scenarios of GHG emission levels. Monthly data on temperature, precipitation, and humidity were retrieved from IPCC databases for longitude 41.25 degrees E to 61.875 degrees E and latitude 9.278 degrees N to 27.833 degrees N. Using an average of 1970 to 2000 values as baseline, the changes in the humidity, temperature and precipitation were predicted for the period 2020 to 2050 and 2070 to 2099. Based on epidemiological studies on various diseases associated with the change in temperature, humidity and precipitation in arid and hot regions, empirical models were developed to assess human health risk in the Gulf region to predict elevated levels of diseases and mortality rates under different emission scenarios as developed by the IPCC.The preliminary assessment indicates increased mortality rates due to cardiovascular and respiratory illnesses, thermal stress, and increased frequency of infectious vector borne diseases in the region between 2070 and 2099.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».