Bivariate Extreme Value Analysis of Extreme Temperature and Mortality in Canada, 2000-2020
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change increases the risk of illness through rising temperature,severe precipitation and worst air pollution. This paper investigates howmonthly excess mortality rate is associated with the increasing frequencyand severity of extreme temperature in Canada during 2000–2020. Theextreme associations were compared among four age groups across fivesub-blocks of Canada based on the datasets of monthly T90 and T10,the two most representative indices of severe weather monitoring mea-sures developed by the actuarial associations in Canada and US. Weutilize a combined seasonal Auto-regressive Integrated Moving Average(ARIMA) and bivariate Peaks-Over-Threshold (POT) method to inves-tigate the extreme association via the extreme tail index χ and Pickandsdependence function plots. It turns out that it is likely (more than 10%) to occur with excess mortality if there are unusual low temperature withextreme intensity (all χ > 0.1 except Northeast Atlantic (NEA), North-ern Plains (NPL) and Northwest Pacific (NWP) for age group 0–44),while extreme frequent high temperature seems not to affect health signif-icantly (all χ ≤ 0.001 except NWP). Particular attention should be paidto NWP and Central Arctic (CAR) since population health therein ishighly associated with both extreme frequent high and low temperatures(both χ = 0.3182 for all age groups). The revealed extreme depen-dence is expected to help stakeholders avoid significant ramifications withtargeted health protection strategies from unexpected consequences ofextreme weather events. The novel extremal dependence methodology ispromisingly applied in further studies of the interplay between extrememeteorological exposures, social-economic factors and health outcomes.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».