MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380301671 · doi:10.1088/2752-5309/acdd8a

Inclusion of child-relevant data in the development and validation of heat vulnerability indices: a commentary

2023· article· en· W4380301671 sur OpenAlexaff
Kate R. Weinberger, Blean Girma, Jane E. Clougherty, Perry Sheffield

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésVulnerability (computing)Extreme heatPopulationInclusion (mineral)Vulnerability indexHeat stressHeat illnessEnvironmental healthMedicineGeographyPsychologyClimate changeComputer securitySocial psychologyComputer scienceMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The health impacts of extreme heat have been repeatedly linked to increased rates of illness and death. Research to date has documented a number of subpopulations at heightened risk during periods of extreme heat. While there is a large body of research linking heat to adverse health outcomes among adults, an emerging literature has also identified infants and young children as a heat-vulnerable population. Thus, there is an opportunity to further improve strategies and tools developed to prevent heat-related illness and death through consideration of this population. In this commentary, we examine the extent to which data that capture the vulnerability of children is incorporated into the development and validation of a specific tool: the heat vulnerability index (HVI), a tool used to map spatial patterns of heat vulnerability within urban areas. Additionally, we make recommendations for how HVIs might be expanded or targeted to capture the impact of heat on younger populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Research HealthMême sujetClimate Change and Health ImpactsTravaux en français237 207