24-h movement behaviour, thermal perception, thirst, and heat management strategies of children and adults during heat alerts: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heat waves caused by climate change are increasingly challenging the wellbeing of individuals across the lifespan. Current efforts to understand the thermal perceptions and behaviours of people throughout the lifespan during heat waves are limited. Methods: Since June 2021, the Active Heatwave project has been recruiting households to better understand how individuals perceive, cope, and behave during heat waves. Using our novel web platform, participants were prompted to answer our Heat Alert Survey on days when a participants geolocation corresponded to a broadcasted local heat alert. Participants provided 24-h movement behaviour, thirst, thermal perception, and cooling strategies via validated questionnaires. Results: A total of 285 participants (118 children) from 60 distinct weather station locations globally participated between June and September 2021 and 2022. At least 1 heat alert (834 total) were identified from 95% (57/60) of the weather stations. Children reported spending more time performing vigorous intensity exercise compared to adults (p < 0.05), but no differences in thermal sensation, thermal comfort, or thirst sensation (all p > 0.31) were observed. For thirst management, 88% of respondents used water to relieve thirst, although notably, 15% of adults reported using alcohol. Regardless of age, staying indoors was the most common heat management strategy, whereas visiting cooling centres was the least. Conclusion: The present study presents a proof-of-concept combining local heat alert notifications with e-questionnaires for collecting near-real-time perceptual and behavioural data for both children and adults during heat waves. The observed patterns of behaviour suggest that present public heat-health guidelines are often ignored, children engage in fewer heat management strategies compared to adults, and these disparities highlight the need to improve public health communication and knowledge dissemination around promoting effective and accessible cooling solutions for children and adults.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».