WWOSC 2014: Research Needs for Better Health Resilience to Weather Hazards
Notice bibliographique
Résumé
The first World Weather Open Science Conference (WWOSC, held from 17-21 August 2014 in Montreal, Québec), provided an open forum where the experience and perspective of a variety of weather information providers and users was combined with the latest application advances in social sciences. A special session devoted to health focused on how best the most recent weather information and communication technologies (ICT) could improve the health emergency responses to disasters resulting from natural hazards. Speakers from a plenary presentation and its corresponding panel shared lessons learnt from different international multidisciplinary initiatives against weather-related epidemics, such as malaria, leptospirosis and meningitis and from public health responses to floods and heat waves such as in Ontario and Quebec, Canada. Participants could bear witness to recent progress made in the use of forecasting tools and in the application of increased spatiotemporal resolutions in the management of weather related health risks through anticipative interventions, early alert and warning and early responses especially by vulnerable groups. There was an agreement that resilience to weather hazards is best developed based on evidence of their health impact and when, at local level, there is a close interaction between health care providers, epidemiologists, climate services, public health authorities and communities. Using near real time health data (such as hospital admission, disease incidence monitoring…) combined with weather information has been recommended to appraise the relevance of decisions and the effectiveness of interventions and to make adjustments when needed. It also helps appraising how people may be more or less vulnerable to a particular hazard depending on the resilience infrastructures and services. This session was mainly attended by climate, environment and social scientists from North American and European countries. Producing a commentary appears to be an effective way to share this session's conclusions to research institutions and public health experts worldwide. It also advocates for better linking operational research and decision making and for appraising the impact of ICT and public health interventions on health.
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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 | 0,029 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,004 |
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 ».