Extreme Heat Public Health Preparedness Planning and Response Activities in the Most Populous Jurisdictions in the United States: Survey Results
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: Extreme heat causes more deaths each year than any other type of extreme weather in the U.S. Urban populations can experience heightened heat risk as a result of hazard amplification from the built environment and other factors. Climate change is increasing extreme heat exposure, prompting the need for adaptation measures at all levels of governance. Our study aimed to assess the level and type of heat preparedness and response activities occurring in U.S. jurisdictions with populations of 200,000. Method: We developed and administered an online survey to public health and emergency management agencies in 99 jurisdictions representing municipalities and counties in the US with populations of at least 200,000 people. Survey questions explored heat adaptation activity implementation, including presence or absence of a written heat action plan (HAP), timing of HAP development and updates, critical HAP components, and facilitators and barriers surrounding heat activities. Results: 38.4% (38) jurisdictions responded to the survey. Of those, 60.5% reported having a formal HAP. There was considerable variability in the prevalence of various prevention activities. Jurisdictions with HAPs reported higher engagement in several heat-related activities, including communications about extreme heat, surveillance of heat-related health conditions, and providing climate-controlled shelter for populations experiencing homelessness, compared to jurisdictions without HAPs. The most prevalent communication and outreach modalities were social media, news alert, and internet, which may be less likely to reach populations identified as the most vulnerable to extreme heat (low income, elderly, and people experiencing homelessness). Conclusions: Jurisdictions with formal HAPs broadly reported more engagement in heat adaptation activities. Results indicate reliance on lower-cost outreach strategies that may not adequately reach some at-risk populations. Health departments and emergency agencies should consider establishing HAPs as temperatures rise. Keywords: Extreme heat, climate change, adaptation, public health preparedness
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».