Global and country-level estimates of human population at high altitude
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Estimates of the global population of humans living at high altitude vary widely, and such data at the country level are unavailable. Herein, we use a geographic information system (GIS)-based approach to quantify human population at 500-m elevation intervals for each country. Based on georeferenced data for population (LandScan Global 2019) and elevation (Global Multiresolution Terrain Elevation Data), 500.3 million humans live at ≥1,500 m, 81.6 million at ≥2,500 m, and 14.4 million at ≥3,500 m. Ethiopia has the largest absolute population at ≥1,500 m and ≥2,500 m, while China has the greatest at ≥3,500 m. Lesotho has the greatest percentage of its population above 1,500 m, while Bolivia has the greatest at ≥2,500 m and ≥3,500 m. High altitude presents a myriad of environmental stresses that provoke physiological responses and adaptation, and consequently impact disease prevalence and severity. While the majority of high-altitude physiology research is based upon lowlanders from western, educated, industrialized, rich, and democratic countries ascending to high altitude, the global population distribution of high-altitude residents encourages an increased emphasis on understanding high-altitude physiology, adaptation, epidemiology, and public health in the ∼500 million permanent high-altitude residents.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle