Influence of Atlantic and Pacific Sea Surface Temperatures on Heat‐Related Mortality in the United States
Notice bibliographique
Résumé
The frequency and magnitude of extreme summer temperature events in the United States have increased in the past few decades. Long-term exposure to extreme summer temperatures can be detrimental to human health, due to potential risks of dehydration and thermoregulation strains on the cardiovascular system, which may often lead to heat-related mortality (HRM). The summer climate of the United States is influenced by variability in Atlantic and Pacific sea surface temperatures, driven in part by Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO) and El-Nino Southern Oscillation (ENSO), respectively. However, the influence of AMO and ENSO on HRM in the United States has not been investigated. Here the longest time series of HRM spanning the past five decades is analyzed in relation with AMO and ENSO. We find that HRM doubled in the early-1990s, coinciding with the positive phase of the AMO. Furthermore, we note a positive association between the variability in HRM and summer temperatures across all regions of the United States, with the strongest association found over the Southern United States. Therefore, this research suggests that variability in Atlantic and Pacific sea surface temperatures has both a nationwide and regional impact on HRM in the United States. Hence, by understanding variability in sea surface temperatures, the future burden of heat-attributed emergencies during extreme summer temperature events can be reduced not only for the United States, but also worldwide.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».