The role of environmental factors in search and rescue incidents in Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Unintentional injury is a leading cause of morbidity and mortality in Nunavut, where the importance of land-based activities and reliance on semi-permanent trails create unique risk profiles. Climate change is believed to be exacerbating these risks, although no studies have quantitatively examined links between environmental conditions and injury and distress in the Canadian Arctic. We examine the correlation between environmental conditions and land-based search and rescue (SAR) incidents across Nunavut. STUDY DESIGN: Case study. METHODS: Case data were acquired from the Canadian National Search and Rescue Secretariat. Gasoline sales from across the territory are then used to model land-use and exposure. We compare weather and ice conditions during 202 SAR incidents to conditions during 755 non-SAR days (controls) between 2013 and 2014. RESULTS: We show daily ambient temperature, ice concentration, ice thickness, and variation in types of ice to be correlated with SAR rates across the territory during the study period. CONCLUSIONS: These conditions are projected to be affected by future climate change, which could increase demand for SAR and increase injury rates in the absence of targeted efforts aimed at prevention and treatment. This study provides health practitioners and public health communities with clearer understanding to prepare, respond to, and prevent injuries across the Arctic.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».