Health effects of flooding in Canada: A 2015 review and description of gaps in research
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, floods are the most common natural disaster and produce a broad array of health impacts. In Canada, it is difficult to quantify all of the health impacts associated with flooding. This data gap is salient because of the increasing risks floods are posing to society as a result of climate change. This paper reviews the epidemiological evidence of flood-related health effects, and the Canadian susceptibility to these effects. The health impacts from flooding range from mortality, drowning and other injuries to hypothermia, mental health impacts, deterioration of elderly/patients who required emergency transportation, homelessness and transmission of contagious diseases and others. The Canadian population includes a range of socio-economic levels, demographics and pre-existing illness. Additionally, many Canadians live and work in flood plains or on shorelines where floods are a hazard. There is, therefore, variable susceptibility to flood events in the population. Susceptibility to these health impacts can be buffered by the population’s adaptive capacity and external support. To ensure the safety and health of the Canadian population, government and non-profit organizations can decrease the burden of flooding by increasing adaptive capacity, emergency response and a focus on preventative measures. Vulnerable populations who require extra support to avoid negative health impacts from flooding, such as First Nations populations, need further attention. Recommendations are offered for addressing the health-related effects of flooding.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».