Réduire les risques de chaleur extrême pour les personnes âgées : communiquer les risques et renforcer la résilience
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Les changements climatiques mondiaux entraînent des vagues de chaleur qui ont une incidence disproportionnée sur les personnes âgées et divers autres groupes socialement vulnérables. Afin d’atténuer les risques associés aux épisodes de chaleur extrême, il est essentiel d’élaborer et de promouvoir des ressources permettant de faire face à ces épisodes. Une meilleure compréhension du rôle de la perception des risques et des facteurs qui les influencent permettra d’améliorer les réactions du public aux événements menaçants, en particulier chez les personnes âgées. Méthodologie Cette étude à méthodologie mixte visait à examiner la perception des risques et les pratiques d’adaptation des personnes âgées en effectuant des entrevues qualitatives (n = 15) et une enquête (n = 244) auprès de personnes âgées de la région de Waterloo (Ontario). Résultats Les personnes âgées ont fait preuve d’une connaissance relativement précise des risques, comme l’indique le lien entre les mesures du risque réel et la perception de leur risque personnel. Alors que l’on associe souvent la vulnérabilité à la chaleur à une perception inexacte du risque, dans notre échantillon, cette vulnérabilité semble plus fortement liée à la situation sociale et à l’accès aux ressources. Les participants ont cité les liens sociaux comme des ressources importantes pour la résilience et ont mentionné la stigmatisation entourant la vulnérabilité ainsi que d’autres normes sociales comme des obstacles à la recherche de soutien. Conclusion L’une de nos constatations importantes est la relation positive entre la perception des risques par les participants et le risque réel de subir les conséquences négatives d’une chaleur extrême, alors que les problèmes de préparation aux situations d’urgence et de réduction des risques sont souvent présentés comme des questions de sensibilisation aux risques plutôt que de situation sociale et d’inégalité. Outre l’augmentation des ressources publiques pour composer avec la chaleur extrême, la communication sur les ressources, la promotion des liens sociaux et la réduction de la stigmatisation peuvent s’avérer des aspects cruciaux dans l’augmentation de la résilience des personnes âgées face aux vagues de chaleur.
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 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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».