Future attributable deaths of heatwaves in Italian cities using high resolution climate change scenarios
Notice bibliographique
Résumé
OPS 12: Morbidity effects of high and low temperatures, Room 315, Floor 3, August 28, 2019, 10:30 AM - 12:00 PM Background: Future climate change poses a significant health threat and in particular for the Mediterranean where projected increase in heat waves are projected to increase in frequency and intensity. The aim of the study is to estimate the heat wave attributable deaths in 21 Italian cities for the periods 2021-2050 and 2051-2080 considering two RCP scenarios. Heat waves (HW) were defined as 3 or more days with maximum temperature above the 90th percentile during the summer season (June-August). Methods: The optimized configuration of the COSMO-CLM model developed by CMCC over Italy with a spatial resolution of 8km was used to estimate the variation in the number of HW days in the two future periods compared to 1981-2010. Two scenarios were considered: RCP4.5 (medium range scenario) and RCP8.5 (business as usual). We estimated city-specific attributable deaths on HW days compared to non-HW days using Poisson regression models. We calculated variations in the impact of HW on mortality by multiplying the change in HW days predicted for each scenario and period to the number of heat attributable deaths. We also considered a demographic scenario (ageing of the population) and an adaptation scenario (reduction due to heat prevention plans). Results: For 2021-2050 an extra 5.5 to 8.4 HW days/year were projected, while for 2051-2080 number rose even more, with an average of +10 to +18 HWdays/year. By 2021-2050 an average annual increase in HW attributable deaths of about 140% (880 deaths/year) for both RCP scenarios, taking into account population aging. While for 2051-2080 the impact is greater and differs by scenario; with 1230(+190%) and 1855(290%) annual HW attributable deaths respectively 1230-709/ for RCP4.5 and RCP8.5. Taking into account the adaptation scenario the impact is reduced by around 50%. Conclusion: Adaptation measures need to be strengthened to contrast the mortality burden of climate change.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».