Modeling and predicting trends of heat stress based on climate change phenomenon: A case study in a semi-arid climate
Notice bibliographique
Résumé
Background: Climate change is one of the most complex human challenges in the future. One of the consequences of climate change is the exposure of people to heat stress, especially in the outdoor environments. The aim of this study was to model the changes in the trend of exposure to heat stress in outdoor environments in the coming decades in the context of climate change and global warming. Methods: The Wet Bulb Globe Temperature (WBGT) index, Canadian Earth System Model (CanESM2), and the Statistical Down Scaling Model (SDSM) were used in a semi-arid climate. In this study, Arak station was considered as a representative of Iran’s semi-arid climate. In this research, the daily data of the minimum and maximum temperatures, humidity, and WBGT index were used from 2011 to 2099. Results: The minimum and maximum air temperatures in the study station show an increasing trend in three time periods. Also, based on the three studied scenarios, air temperature and WBGT index have an upward and positive trend and relative humidity has a downward and negative trend in the coming decades. Conclusion: In general, increasing the exposure of people to heat stress at the study station in the coming decades and based on the simulations of atmospheric general circulation models (GCMs), will not be unexpected.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».