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Enregistrement W4392201695 · doi:10.1038/s41467-024-45901-z

Impact of population aging on future temperature-related mortality at different global warming levels

2024· article· en· W4392201695 sur OpenAlexaff
Kai Chen, Evan de Schrijver, Sidharth Sivaraj, Francesco Sera, Noah Scovronick, Leiwen Jiang, Dominic Royé, Éric Lavigne, Jan Kyselý, Aleš Urban, Alexandra Schneider, Veronika Huber, Joana Madureira, Malcolm Mistry, Ivana Cvijanović, Ben Armstrong, Rochelle Schneider, Aurelio Tobı́as, Christofer Åström, Yuming Guo, Yasushi Honda, Rosana Abrutzky, Shilu Tong, Micheline de Sousa Zanotti Stagliorio Coêlho, Paulo Hilário Nascimento Saldiva, Patricia Matus Correa, Nicolás Valdés Ortega, Haidong Kan, Samuel Osorio, Hans Orru, Ene Indermitte, Jouni J. K. Jaakkola, Niilo Ryti, Mathilde Pascal, Klea Katsouyanni, Antonis Analitis, Fatemeh Mayvaneh, Alireza Entezari, Patrick Goodman, Ariana Zeka, Paola Michelozzi, Francesca de’Donato, Masahiro Hashizume, Barrak Alahmad, Magali Hurtado‐Díaz, César De la Cruz Valencia, Ala Overcenco, Danny Houthuijs, Caroline Ameling, Shilpa Rao, Gabriel Carrasco‐Escobar, Xerxes Seposo, Susana Pereira Silva, Iulian‐Horia Holobâcă, Fiorella Acquaotta, Ho Kim, Whanhee Lee, Carmen Íñiguez, Bertil Forsberg, Martina S. Ragettli, Yue Leon Guo, Shih‐Chun Pan, Shanshan Li, Valentina Colistro, Antonella Zanobetti, Joel Schwartz, Trần Ngọc Đăng, Do Van Dung, Hanne Krage Carlsen, John Paul Cauchi, Souzana Achilleos, Raanan Raz, Antonio Gasparrini, Ana M. Vicedo‐Cabrera

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónMedical Research CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversità degli Studi di FirenzeNational Center for Advancing Translational SciencesGrantová Agentura České RepublikyEuropean CommissionYale University
Mots-clésGlobal warmingPopulationClimate changeGlobal populationBiologyEnvironmental scienceEcologyEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older adults are generally amongst the most vulnerable to heat and cold. While temperature-related health impacts are projected to increase with global warming, the influence of population aging on these trends remains unclear. Here we show that at 1.5 °C, 2 °C, and 3 °C of global warming, heat-related mortality in 800 locations across 50 countries/areas will increase by 0.5%, 1.0%, and 2.5%, respectively; among which 1 in 5 to 1 in 4 heat-related deaths can be attributed to population aging. Despite a projected decrease in cold-related mortality due to progressive warming alone, population aging will mostly counteract this trend, leading to a net increase in cold-related mortality by 0.1%-0.4% at 1.5-3 °C global warming. Our findings indicate that population aging constitutes a crucial driver for future heat- and cold-related deaths, with increasing mortality burden for both heat and cold due to the aging population.

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)0,000
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations98
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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