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Enregistrement W2963850960 · doi:10.1016/j.envint.2019.105027

Predicted temperature-increase-induced global health burden and its regional variability

2019· article· en· W2963850960 sur OpenAlexaffabout
Jae Young Lee, Ho Kim, Antonio Gasparrini, Ben Armstrong, Michelle L. Bell, Francesco Sera, Éric Lavigne, Rosana Abrutzky, Shilu Tong, Micheline de Sousa Zanotti Stagliorio Coêlho, Paulo Hilário Nascimento Saldiva, Patricia Matus Correa, Nicolás Valdés Ortega, Haidong Kan, Samuel Osorio Garcia, Jan Kyselý, Aleš Urban, Hans Orru, Ene Indermitte, Jouni J. K. Jaakkola, Niilo Ryti, Mathilde Pascal, Ariana Zeka, Paola Michelozzi, Matteo Scortichini, Masahiro Hashizume, Hurtado Magali, César De la Cruz Valencia, Xerxes Seposo, Baltazar Nunes, João Paulo Teixeira, Aurelio Tobı́as, Carmen Íñiguez, Bertil Forsberg, Christofer Åström, Ana M. Vicedo‐Cabrera, Martina S. Ragettli, Yue Leon Guo, Bing-Yu Chen, Antonella Zanobetti, Joel Schwartz, Trần Ngọc Đăng, Fatemeh Mayvaneh, Ala Overcenco, Shanshan Li, Yuming Guo

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensOttawa Public HealthUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMedical Research CouncilAcademy of FinlandNatural Environment Research CouncilNational Research Foundation of KoreaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungGrantová Agentura České RepublikyNational Research FoundationHaridus- ja TeadusministeeriumSight Research UKEnvironmental Restoration and Conservation Agency
Mots-clésRepresentative Concentration PathwaysAtmospheric temperature rangeEnvironmental scienceGlobal temperatureClimate changeVulnerability (computing)PopulationGeographyGlobal warmingAnimal scienceDemographyMedicineClimate modelBiologyEnvironmental healthEcologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increase in the global health burden of temperature was projected for 459 locations in 28 countries worldwide under four representative concentration pathway scenarios until 2099. We determined that the amount of temperature increase for each 100 ppm increase in global CO2 concentrations is nearly constant, regardless of climate scenarios. The overall average temperature increase during 2010–2099 is largest in Canada (1.16 °C/100 ppm) and Finland (1.14 °C/100 ppm), while it is smallest in Ireland (0.62 °C/100 ppm) and Argentina (0.63 °C/100 ppm). In addition, for each 1 °C temperature increase, the amount of excess mortality is increased largely in tropical countries such as Vietnam (10.34%p/°C) and the Philippines (8.18%p/°C), while it is decreased in Ireland (−0.92%p/°C) and Australia (−0.32%p/°C). To understand the regional variability in temperature increase and mortality, we performed a regression-based modeling. We observed that the projected temperature increase is highly correlated with daily temperature range at the location and vulnerability to temperature increase is affected by health expenditure, and proportions of obese and elderly population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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