Burning embers: synthesis of the health risks of climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since 2001, a synthesizing element in Intergovernmental Panel on Climate Change assessment reports has been a summary of how risks in a particular system could change with additional warming above pre-industrial levels, generally accompanied by a figure called the burning embers. We present a first effort to develop burning embers for climate change risks for heat-related morbidity and mortality, ozone-related mortality, malaria, diseases carried by Aedes sp., Lyme disease, and West Nile fever. We used an evidence-based approach to construct the embers based on a comprehensive global literature review. Projected risks for these health outcomes under 1.5 °C, 2 °C, and >2 °C of warming were used to estimate at what temperatures risk levels increased from undetectable to medium, high, and very high, from the pre-industrial baseline, under three adaptation scenarios. Recent climate change has likely increased risks from undetectable to moderate for heat-related morbidity and mortality, ozone-related mortality, dengue, and Lyme disease. Recent climate change also was assessed as likely beginning to affect the burden of West Nile fever. A detectable impact of climate change on malaria is not yet apparent but is expected to occur with additional warming. The risk for each climate-sensitive health outcome is projected to increase as global mean surface temperature increases above pre-industrial levels, with the extent and pace of adaptation expected to affect the timing and magnitude of risks. The embers may be an effective tool for informing efforts to build climate-resilient health systems including through vulnerability, capacity, and adaptation assessments and the development of national adaptation plans. The embers also can be used to raise awareness of future threats from climate change and advocate for mitigation actions to reduce the overall magnitude of health risks later this century and to expand current adaptation efforts to protect populations now.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».