Increasing Heat‐Stress Inequality in a Warming Climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adaptation is key to minimizing heatwaves' societal burden; however, our understanding of adaptation capacity across the socioeconomic spectrum is incomplete. We demonstrate that observed heatwave trends in the past four decades were most pronounced in the lowest‐quartile income region of the world resulting in >40% higher exposure from 2010 to 2019 compared to the highest‐quartile income region. Lower‐income regions have reduced adaptative capacity to warming, which compounds the impacts of higher heatwave exposure. We also show that individual contiguous heatwaves engulfed up to 2.5‐fold larger areas in the recent decade (2010–2019) as compared to the 1980s. Widespread heatwaves can overwhelm the power grid and nullify the electricity dependent adaptation efforts, with significant implications even in regions with higher adaption capacity. Furthermore, we compare projected global heatwave exposure using per‐capita gross domestic product as an indicator of adaptation capacity. Hypothesized rapid adaptation in high‐income regions yields limited changes in heatwave exposure through the 21st century. By contrast, lagged adaptation in the lower‐income region translates to escalating heatwave exposure and increased heat‐stress inequality. The lowest‐quartile income region is expected to experience 1.8‐ to 5‐fold higher heatwave exposure than each higher income region from 2060 to 2069. This inequality escalates by the end of the century, with the lowest‐quartile income region experiencing almost as much heatwave exposure as the three higher income regions combined from 2090 to 2099. Our results highlight the need for global investments in adaptation capabilities of low‐income countries to avoid major climate‐driven human disasters in the 21st century.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».