Towards a more integrated research framework for heat-related health risks and adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Advances in research on current and projected heat-related risks from climate change and the associated responses have rapidly developed over the past decade. Modelling architectures of climate impacts and heat-related health risks have become increasingly sophisticated alongside a growing number of experiments and socioeconomic studies, and possible options for heat-related health adaptation are increasingly being catalogued and assessed. However, despite this progress, these efforts often remain isolated streams of research, substantially hampering our ability to contribute to evidence-informed decision making on responding to heat-related health risks. We argue that the integration of scientific efforts towards more holistic research is urgently needed to tackle fragmented evidence and identify crucial knowledge gaps, so that health research can better anticipate and respond to heat-related health risks in the context of a changing climate. In this Personal View, we outline six building blocks, each constituting a research stream, but each needed as part of a more integrated research framework-namely, projected heat-related health risks; adaptation options; the feasibility and effectiveness of adaptation; synergies, trade-offs, and co-benefits of adaptation; adaptation limits and residual risks; and adaptation pathways. We outline their respective importance and discuss their benefits for health-related research and policy.
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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 | 0,073 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,041 |
| Communication savante | 0,021 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».