A multilevel analysis to explain self-reported adverse health effects and adaptation to urban heat: a cross-sectional survey in the deprived areas of 9 Canadian cities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study identifies the characteristics and perceptions related to the individual, the dwelling and the neighbourhood of residence associated with the prevalence of self-reported adverse health impacts and an adaptation index when it is very hot and humid in summer in the most disadvantaged sectors of the nine most populous cities of Québec, Canada, in 2011. METHODS: The study uses a cross-sectional design and a stratified representative sample; 3485 people (individual-level) were interviewed in their residence. They lived in 1647 buildings (building-level) in 87 most materially and socially disadvantaged census dissemination areas (DA-level). Multilevel analysis was used to perform 3-level models nested one in the other to examine individual impacts as well as the adaptation index. RESULTS: For the prevalence of impacts, which is 46 %, the logistic model includes 13 individual-level indicators (including air conditioning and the adaptation index) and 1 building-level indicator. For the adaptation index, with values ranging from -3 to +3, the linear model has 10 individual-level indicators, 1 building-level indicator and 2 DA-level indicators. Of all these indicators, 9 were associated to the prevalence of impacts only and 8 to the adaptation index only. CONCLUSION: This 3-level analysis shows the differential importance of the characteristics of residents, buildings and their surroundings on self-reported adverse health impacts and on adaptation (other than air conditioning) under hot and humid summer conditions. It also identifies indicators specific to impacts or adaptation. People with negative health impacts from heat rely more on adaptation strategies while low physical activity and good dwelling/building insulation lead to lower adaptation. Better neighbourhood walkability favors adaptations other than air conditioning. Thus, adaptation to heat in these neighbourhoods seems reactive rather than preventive. These first multi-level insights pave the way for the development of a theoretical framework of the process from heat exposure to impacts and adaptation for research, surveillance and public health interventions at all relevant levels.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».