Adaptation to heat stress: a qualitative study from Eastern India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heat stress adversely impacts a growing proportion of individuals in India. The heat-related lived experiences of Indians in smaller towns and villages are largely unknown. We conducted seven structured focus group discussions in the town of Dalkhola, West Bengal, India; with 5–10 participants in each group. All conversations were digitally audio recorded, transcribed into Bengali, and then translated to English. Two researchers separately performed a thematic analysis of the transcripts to identify common themes pertaining to the ‘effects of heat’ and ‘coping strategies’ used by participants. A total of 56 (mean age 48.9 ± 17.6; female 61%; Scheduled Tribe 9%) individuals participated. There was wide variation in individual experiences of heat, with some people preferring to work in the winter while others preferred the summer. Housing characteristics, nature of work, gender and access to water and green spaces heavily influenced an individual’s vulnerability to heat stress. Trees were seen as the primary coping strategy for heat stress (regardless of vulnerability), though many participants noted a loss of tree cover in their vicinity. Cool drinking water from public taps and electric fans (particularly table fans) were other preferred coping mechanisms. Many participants did not have adequate access to cool drinking water or electric fans, leading to increased adverse experiences from heat. Based on participant input, several action items were identified for municipal and state/central governments, schools, and private organizations. Individuals affected by heat have a clear preference for nature-based solutions. This is in contrast with the current design of most heat action plans in India, which put more emphasis on infrastructure, information dissemination and behavioral solutions. Various agencies (governments, schools, private organizations) seeking to adapt to increasing heat stress need to better integrate citizen perspectives into their heat action plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,006 | 0,016 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».