Disarming the 'silent killer' : reducing the vulnerability of Toronto's elderly to extreme heat
Notice bibliographique
Résumé
Global climate projections forecast more frequent, intense and longer heat waves in the decades ahead. Heat waves are considered the most dangerous extreme weather event for human health, with impacts most pronounced in cities because of the urban heat island effect. Heat-related mortality rates are highest in certain at-risk populations, like the elderly. Toronto, Canada’s largest city, faces two compounding challenges: an increasing number of heat waves coupled with a rapidly growing senior population. This paper, using qualitative interviews, document analysis, and some comparable work on other cities, investigates how response measures in Toronto aim to reduce seniors’ vulnerability to increasing heat waves, evaluates their current effectiveness and explores viable future steps for augmenting these strategies. Using Turner et al.’s 2003 integrated framework, vulnerability is conceptualized as a complex product of both the internal factors of exposure, sensitivity and adaptive capacity within Toronto’s coupled human-environmental system and the external factors beyond this system. Findings highlight how existing city and some volunteer strategies in Toronto work to increase individual and community adaptive capacity, while ongoing city projects aim to reduce exposure levels at a building and municipal level. Failure to reach certain high-risk seniors, the limited success of cooling centres, high temperatures in some aging high-rise apartments and rooming houses, and the city’s over-reliance on air conditioning in light of energy grid instability and municipal environmental objectives are all identified as gaps in current strategies. Promising alternative pathways forward include developing a stronger social infrastructure with more securely funded community networks to support the elderly, better housing through targeted retrofitting of high-risk properties, and transitioning away from air conditioning dependence through more passive cooling design and expansion of the city’s use of deep water cooling. Findings about the Toronto situation also have applicability to other similar Canadian cities in the provinces of Quebec and Ontario, and in the United States.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».