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Enregistrement W4319461180 · doi:10.17269/s41997-023-00741-0

Energy poverty: an overlooked determinant of health and climate resilience in Canada

2023· article· en· W4319461180 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mylène Riva, Sophie Kingunza Makasi, Kimberley O’Sullivan, Runa Das, Philippe Dufresne, David Kaiser, Sébastien Breau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensRoyal Roads UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésPovertyMental healthFuel povertyContext (archaeology)OddsEnergy povertyEnvironmental healthPsychological resilienceConfoundingPopulationPsychological interventionLogistic regressionGerontologyDemographyGeographySocioeconomicsPsychologyMedicineEconomicsEconomic growthSociologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Despite Canada being an important energy producer, not all Canadians can access or afford adequate levels of energy services at home to meet their needs, maintain healthy indoor temperatures, and live a decent life-a situation known as energy poverty. Depending on the measure, 6-19% of Canadian households face energy poverty. Health risks associated with energy poverty are documented in countries with milder climates. This study explores, for the first time in the Canadian context, the association between energy poverty and health. METHODS: Cross-sectional data are from the 2018 Canadian Housing Survey. Analyses are conducted on a sample weighted to represent 14 million Canadian households. The associations between expenditure-based and self-reported measures of energy poverty and self-rated general and mental health were assessed using logistic regression models, adjusted for potential confounding variables. RESULTS: The odds of rating one's general (OR: 1.48; 95%CI: 1.29, 1.70) and mental (OR: 1.21; 1.04, 1.41) health as poor are significantly higher for Canadian adults in households with a high share of energy expenditure to income. The likelihood of poor general and mental health was significantly higher for those dissatisfied with the energy efficiency of their dwelling, and with their ability to maintain a comfortable temperature both in the winter and in the summer. CONCLUSION: Exposure to energy poverty is associated with significantly increased likelihood of poor general and mental health. Given the high proportion of Canadian households facing energy poverty, with demonstrated implications for population health, tackling energy poverty is essential for an equitable energy transition and for climate resilience.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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