Individual and Public-Program Adaptation: Coping with Heat Waves in Five Cities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Heat Alert and Response Systems (HARS) are currently undergoing testing and implementation in Canada. These programs seek to reduce the adverse health effects of heat waves on human health by issuing weather forecasts and warnings, informing individuals about possible protections from excessive heat, and providing such protections to vulnerable subpopulations and individuals at risk. For these programs to be designed effectively, it is important to know how individuals perceive the heat, what their experience with heat-related illness is, how they protect themselves from excessive heat, and how they acquire information about such protections. In September 2010, we conducted a survey of households in 5 cities in Canada to study these issues. At the time of the survey, these cities had not implemented heat outreach and response systems. The study results indicate that individuals' recollections of recent heat wave events were generally accurate. About 21% of the sample reported feeling unwell during the most recent heat spell, but these illnesses were generally minor. Only in 25 cases out of 243, these illnesses were confirmed or diagnosed by a health care professional. The rate at which our respondents reported heat-related illnesses was higher among those with cardiovascular and respiratory illnesses, was higher among younger respondents and bore no relationship with the availability of air conditioning at home. Most of the respondents indicated that they would not dismiss themselves as "not at risk" and that they would cope with excessive heat by staying in air conditioned environments and keeping well hydrated. Despite the absence of heat outreach and education programs in their city, our respondents at least a rough idea of how to take care of themselves. The presence of air conditioning and knowledge of cooling centers is location-specific, which provides opportunities for targeting HARS interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».