Increasing Access to Cooling in the Community: A Trial Heat Relief Network for Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Toronto Public Health (TPH) estimates that extreme heat contributes to an average of 120 excess deaths per year in Toronto. Very hot weather or extended periods of heat can increase health impacts among all people.Toronto Public Health coordinates the Hot Weather Response Plan under which key partners undertake activities aimed at reducing heat-related illness, including opening seven cooling centres when either a Heat Warning or Extended Heat Warning is in effect. Cooling Centres are designated air-conditioned locations that provide a place for people and their pets to escape the heat, rest, drink water, have a light snack and get information on how to prevent heat-related health impacts.To inform how Toronto can best offer cooling to vulnerable residents, in 2017, TPH conducted a jurisdictional scan of heat relief programs across North America and identified common features of heat relief facilities, including the following factors that make them more effective: 1) maximizing the number, and broadening the definition of facilities that are designated as heat relief facilities; 2) selecting facilities where people already choose to spend their time; and 3) allocating resources to promote and coordinate work. Based on the results of this scan, TPH will be promoting a Heat Relief Network that incorporates nearly 200 air conditioned libraries and community centres for the 2018 heat season.In addition, the Heat Relief Network will attempt to overcome barriers that prevent residents from using the existing Cooling Centre program including: limited access to transportation, fear or inability to leave home, stigma and reluctance to spend time in a place without activities.This presentation will focus on the population needs, program design, resident engagement and challenges encountered while implementing the Heat Relief Network.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».