Demographic yearbooks as a source of weather-related fatalities: The Czech Republic, 1919–2022
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Demographic yearbooks of the Czech Republic, prepared by the Czech Statistical Office for the period 1919–2022, contain official figures for the number, gender, and age of fatalities attributed to excessive natural cold, excessive natural heat, lightning, natural disasters, air pressure changes, and falls on ice or snow, covering a 104-year period or its parts. These yearbooks, influenced by evolving international classifications of diseases, tend to underestimate the fatality numbers for excessive natural heat, natural disasters, and especially air pressure changes. Out of a total of 9,259 weather-related fatalities (with a mean annual rate of 89.0 fatalities), 74.9 % were caused by excessive natural cold and 19.3 % by lightning. Except for a zero linear trend in natural disasters, statistically significant decreasing trends were found for lightning fatalities, and increasing trends for excessive natural cold, excessive natural heat, and falls on ice or snow. Males and seniors aged ≥65 years were the most common gender and age categories affected. The number of fatalities attributed to excessive natural cold has partly increased as a result of the gradually aging population and the rise in the number of homeless people since the 1990s. A statistically significant relationship between cold-related fatalities and mean January–February and winter (December–February) temperatures was established, evidenced by high negative correlation coefficients. Lightning deaths have notably decreased since the 1970s, primarily due to a significant reduction in the number of people employed in agriculture, an increase in urban population, better weather forecasting, lifestyle changes, and improved medical care. Although there is a significant positive correlation between these fatalities and the number of days with thunderstorms, the relationship is relatively weak. The results obtained for the Czech Republic align well with similar studies in Europe and elsewhere. While the demographic yearbooks cover only a part of weather-related fatalities, their circumstances, and characteristics, combining them with other similar databases is crucial to gain necessary knowledge usable in risk management for the preservation of human lives.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,016 | 0,007 |
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 ».