A Stitch in Time: Improving Public Health Early Warning Systems for Extreme Weather Events
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Extreme weather events, particularly floods and heat waves, annually affect millions of people and cause billions of dollars of damage. In 2003, in Europe, Canada, and the United States, floods and storms caused 15 deaths and US$2.97 billion in total damages, and the extended heat wave in Europe caused more than 20,000 excess deaths (1); the impacts in developing countries were substantially larger. There is a growing body of scientific research suggesting that the frequency and intensity of extreme weather events are likely to increase over the coming decades as a consequence of global climate change (2). These events cannot be prevented, but their consequences can be reduced by taking advantage of advances in meteorologic forecasting in the development and implementation of early warning systems that target vulnerable regions and populations. The skill with which weather and climatic events can be forecast has increased significantly over the past 30 years as more has been learned about the climate system. During this period, weather forecasting improved from the same-day forecast to the advance forecast. Our understanding of the mechanics and teleconnections of El Nino/Southern Oscillation now provides us with the capacity for seasonal and annual forecasting—assumed as recently as the 1970s to be more science fiction than fact (3). In fact, Chen et al. (4) recently suggested that El Nino events can be predicted 2 years in advance. Public health professionals have the opportunity to integrate weather- and climate-related information into local and regional risk management plans to reduce the detrimental health effects of hazards as diverse as tropical cyclones, floods, heat waves, wildfires, and droughts (5, 6).
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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 | 0,033 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle